CpGPT

用大模型读懂DNA甲基化,助力表观遗传分析

CpGPT 是一个针对 DNA 甲基化数据的基础模型,旨在解决表观遗传学研究中数据复杂、样本量小、特征维度高的问题。它利用 Transformer 架构学习 CpG 位点之间的上下文依赖关系,能够对全基因组甲基化谱进行表征学习,支持下游任务如年龄预测、组织识别、疾病状态分类等。核心能力包括:无监督预训练、微调适配多种表观遗传任务、处理缺失数据、提供可迁移的嵌入表示。项目尚处早期,代码以 Python 实现,依赖深度学习框架,适合生物信息学研究者探索。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 81
维护状态 较活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队lucascamillomd
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源模型,本地部署,完全免费
访问状态
是否开源
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型aging,foundation-models,methylation
GitHub 星标★ 81
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-03-27 00:00:00
最近更新2026-09-05 00:00:00
维护状态较活跃
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

  • 首个针对DNA甲基化的基础模型,填补领域空白
  • 基于Transformer架构,能捕捉CpG位点长程依赖关系
  • 提供预训练权重,支持下游任务微调,降低使用门槛

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 模型训练和推理资源需求较高,普通设备难以运行

适用场景

  • 科研机构进行表观遗传学关联分析
  • 生物技术公司开发甲基化标志物检测产品
  • 临床医院利用甲基化数据辅助疾病诊断

替代项目

Enformer、DNABERT、CpG Transformer

项目介绍

CpGPT 是行业应用领域的开源项目,由 lucascamillomd 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 81。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-05。本地部署,完全免费。

它主要面向的使用场景是:科研机构进行表观遗传学关联分析。同类可对比的替代方案包括 Enformer、DNABERT、CpG Transformer。

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