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· 李娜 · 来源：tutorial新闻网
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深入分析可以发现，Training occurred through two phases. The initial phase utilized Genecorpus-175M—approximately 175 million single-cell profiles from publicly available datasets representing diverse human tissues in both healthy and diseased conditions, spanning 10,795 distinct datasets and producing about 290 billion tokens. The training excluded cancerous and immortalized cells to prevent mutation-induced distortions in normal genetic network patterns, while ensuring no single tissue type exceeded 25% of the total corpus. The model learned through autoregressive prediction: using preceding genes in the ranked sequence to forecast subsequent genetic expressions—mirroring how language models predict upcoming words in sentences.