biomed-multi-omic 是行业应用领域的开源项目，由 BiomedSciAI 开发，2025 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 62。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-14。Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：科研人员构建基因表达预测模型。同类可对比的替代方案包括 Enformer、DNABERT、scGPT。
biomed-multi-omic
用海量RNA/DNA序列训练通用生物模型，一键适配下游分析
这是一个构建RNA或DNA数据基础模型的开源项目，旨在利用多组学数据（如转录组、基因组等）训练通用的生物医学AI模型。项目解决了生物信息学中数据异质性强、标注稀缺、传统方法难以泛化的问题，通过自监督学习从海量无标注序列中提取生物学特征，支持下游任务如基因表达预测、变异效应分析、细胞类型识别等。核心能力包括数据预处理管线、模型架构设计（如Transformer）、训练与评估脚本，并提供了Jupyter Notebook示例便于复现。目前处于早期阶段，代码结构清晰，适合研究人员快速上手并扩展自定义任务。
开源
free
开源模型
GitHub 星标
★ 62
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开源模型
开发团队BiomedSciAI
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型foundation-models,genomics,transcriptomics,transformers
GitHub 星标★ 62
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-03-03 00:00:00
最近更新2026-09-14 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 专注多组学基础模型，覆盖RNA和DNA两类数据，方向明确
- 提供完整的自监督训练流程，降低入门门槛
- 基于Jupyter Notebook，交互式演示便于理解与调试
不足之处
- 文档/社区待观察
- 项目处于早期，功能模块可能不完整，需自行扩展
适用场景
- 科研人员构建基因表达预测模型
- 生物信息学开发者进行变异效应分析
- 教学场景中演示多组学深度学习应用
替代项目
Enformer、DNABERT、scGPT
项目介绍
同类项目推荐
xmgai-like
开源
换脸、艺术二维码随手玩，副业灵感一包带走。
本开源 AI 副业搞钱项目集成了强大功能，包括 AI 艺术二维码生成、AI 换脸、Delle3 绘画等···
spoken-to-signed-translation
开源
把口语文本一路转成手语视频的流水线
a text-to-gloss-to-pose-to-video pipeline for spoken to signed language translation
DDC_Skills_for_AI_Agents_in_Cons···
开源
给建筑AI装上221个专业技能，让Claude秒变工地专家
221 AI skills for construction: BIM analysis, cost estimation, scheduling, document ···
LiveTranslate
开源
直播看片实时翻译，字幕秒出，跨语言无压力
Real-time audio translation, captures system audio + mic, runs ASR (Whisper/SenseVoi···