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癌症可早筛？GeneLLM™多组学模型如何实现？
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GeneLLM™系列多组学分析平台基于前沿的深度学习技术，通过整合四大核心模块，面向疾病治疗领域提供基于基因组、转录组、表观组与微生物组数据的自动化解析能力。 四个核心模块，其一模块利用预训练人类基因组突变特征，为候选疾病相关突变的筛选提供数据支持；其二模块专注于数据中的转录表达模式识别，辅助疾病分子分型与预后评估；其三模块基于遗传数据，揭示与疾病风险间的统计关联；其四模块依托测序数据，辅助解析结构与疾病间的潜在联系。 同时GeneLLM™的技术架构包括预训练、生物标志物挖掘和疾病微调三阶段。 通过解析GeneLLM™多组学模型，我们可以看见其对多病种的、多癌症+高效早筛的内在因素，从下面的简单流程可以看出，更方便、更快捷的疾病诊疗模式依托于强大的AI生物技术，未来期待看到GeneLLM™多组学模型服务于更广泛的医疗机构，提供一站式诊疗服务。 （30min） 采取静脉血2ml | 血浆制备 | （60min） 从血液中提取游离RNA | （2.5h） 以NGS技术完成转录组文库构建 | （24h） 通过测序平台得到生物信息 | （12h） 使用自主研发技术训练AI大模型 | （总时间约3天）AI大模型实现交付结果 |
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