DNA-Diffusion 是行业应用领域的开源项目，由 pinellolab 开发，2022 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 545 个项目，GitHub 星标数为 489。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-21。提供在线文档和演示，代码免费使用，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：生成特定转录因子结合的调控序列，用于实验设计。同类可对比的替代方案包括 DeepSEA、Basenji、Enformer。
DNA-Diffusion
用扩散模型生成定制调控DNA序列，加速基因研究
DNA-Diffusion 是一个将扩散概率模型应用于调控基因组学的开源项目，旨在生成具有特定调控特征的 DNA 序列。它解决了传统方法难以建模 DNA 序列复杂调控逻辑的问题，通过训练扩散模型学习调控序列的分布，从而生成符合特定转录因子结合或染色质状态的新序列。核心能力包括：基于稳定扩散框架的 DNA 序列生成、条件生成（如指定细胞类型或调控因子）、以及序列功能预测。项目提供完整的训练和采样流程，支持自定义调控特征，为合成生物学和基因调控研究提供新工具。
开源
free
图像生成
GitHub 星标
★ 489
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类图像生成
开发团队pinellolab
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，提供在线文档和演示，代码免费使用，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,diffusion-models,diffusion-probabilistic-models,generative-model,genomics,regulatory-genomics,stable-diffusion
GitHub 星标★ 489
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-09-15 00:00:00
最近更新2026-09-21 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2
使用教程
核心亮点
- 首个将扩散模型用于调控DNA序列生成的开源实现，方法新颖
- 支持条件生成，可针对特定细胞类型或转录因子定制序列
- 基于稳定扩散架构，代码结构清晰，易于扩展和复现
不足之处
- 项目处于早期，文档和示例较少，上手门槛较高
- 生成序列的生物学有效性验证不足，需结合湿实验
适用场景
- 生成特定转录因子结合的调控序列，用于实验设计
- 探索基因组中未知的调控模式，辅助功能注释
- 合成生物学中设计人工启动子或增强子
替代项目
DeepSEA、Basenji、Enformer
项目介绍
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