华中科技大学张珞颖教授和薛宇教授联合课题组利用大模型GPT-3.5和提示词工程技术，发现仅在群体环境下调节睡眠功能的基因MRE11。
02该研究阐释了MRE11在调节多巴胺信号通路方面，对睡眠、运动和社交活动产生影响的可能性。
03与传统手段相比，通过大模型可以更有效地预测基因机制，并做验证，得到一些新的发现。
04除此之外，该装置还可用于群体条件下的其他相关行为学监测，如斑马鱼、蚂蚁等其他动物模型。
05未来，研究人员将继续探索社交信号对睡眠和其他行为的影响，以及这些影响背后的分子机制。
然而，在 o1 发布之前，已经有科学家通过思维链推理在生物信息领域进行探索。
“OpenAI 的 o1 在机器推理方向上取得了颠覆性的突破，很高兴我们国内的研究能够与国际同步。”华中科技大学薛宇教授表示。
为探索和解决生物学领域的睡眠调控机制问题，华中科技大学张珞颖教授和薛宇教授联合课题组，开发了一种可一起进行多目标视频追踪的定量装置。
借助大模型 GPT-3.5 和提示词工程（Prompt Engineering）技术，对果蝇全基因组进行系统解释及功能筛选。
他们对 758 个果蝇基因参与调控群体/个体睡眠和活动进行预测和验证后，发现了仅在群体环境下调节睡眠功能的基因 MRE11。
“也就是说，在存在社交信号的环境与没有社交信号的环境下，调控睡眠的机理是不同的。”张珞颖解释说道。
该研究阐释 MRE11 在调节多巴胺信号通路方面，对睡眠、运动和社交活动产生一定的影响的可能性，为理解和研究人类睡眠调控机制提供了新范式。
审稿人对该研究评价称：“这是一组有趣的研究，它将对塑造睡眠研究的方向产生影响，这种方法将为更好地理解睡眠功能和调节功能开辟道路。”
华中科技大学彭迪博士、博士研究生郑刘彬、刘丹和韩诚本是共同第一作者，张珞颖教授和薛宇教授担任共同通讯作者。
薛宇课题组的主要研究方向是蛋白质化学修饰的生物信息学，而张珞颖课题组以睡眠与生物钟为主要研究方向。
2020 年，在 GPT-3.0 刚出现时，联合团队就探索过是否可应用其解决生物学问题。但那时大模型幻觉问题严重，价值观也无法与人类对齐。
而更早之前，机器学习的可解释性不佳，其应用在生物领域时，无法将某些数值对应到生物学意义。
GPT-3.5 应用在生物学的优势是，它在 CoT 作用下会做类似人类的一步步推理，而不是基于训练直接给出答案，从而可以帮助发现新的科学知识。
薛宇表示：“从技术创新的角度来看，CoT 提示的方法可以帮助我们解释数百个分子之间上万种的关联。在我们的研究中，它的准确率能达到 70% 以上。”
与传统手段相比，通过大模型可以更有效地预测基因机制，接着进行验证，并得到一些新的发现。
该研究的应用范围不局限于睡眠研究，对于其他涉及到基因调控网络的生物学问题也具有普适性。
张珞颖表示：“它可以作为研究生物学机制的工具，帮助预测那些之前在生物学中找不到的信息或线索，研究人员再根据相关信息做验证。”
这套新的行为学监测的范式既可用于睡眠的研究，也可用于群体条件下的其他相关行为学监测。在应用场景范围上，除了果蝇，该研究还展示了斑马鱼、蚂蚁等其他动物模型。
该研究所实现的效果基于 CoT 的使用，在未来的研究中，该课题组还将尝试思维树等其他提示词工程，以探索更多的可能性。
基于该装置，研究人员发现了一些在群体条件下、有社交信号时调控睡眠的相关基因，但目前只是初步的机制预测和验证，更深入和具体的调控过程还要进一步研究。
此前，已有社交信号会影响个体健康的相关报道，包括精神情况、情绪等。“我们推测这些基因是既调控社交活动，又调控睡眠，很可能也会参与影响情绪、精神情况等。”张珞颖表示。
基于此，他们计划继续探索社交信号对睡眠和其他行为的影响，以及这些影响背后的分子机制。
据悉，目前研究人员正在构建小鼠模型，希望可以更深入地理解社交环境对情绪（例如抑郁、焦虑等）和精神情况的影响，这对于理解抑郁症等精神疾病的发病机制具备极其重大意义。
该研究展示了大模型在科学研究中的潜力，尤其是在处理复杂数据和预测生物学机制方面。随技术的逐步发展和完善，其有望成为解决更多科学问题的强大工具。
“相信我们的装置未来会为非线性关联的分子机制提供更多的可能性，例如追逐、觅食、饮食与睡眠等。”薛宇表示。
