deepseek模型在生物信息学中用于dna变异检测、启动子识别、蛋白质二级结构预测、跨膜螺旋定位及结合口袋评分。具体包括：一、通过k-mer滑动窗口与注意力可视化提升snp/indel检出；二、基于概率阈值识别启动子区；三、无需msa直接预测二级结构；四、利用拓扑解码器定位跨膜螺旋；五、融合蛋白-配体提示生成结合口袋评分。
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DeepSeek模型在生物信息学领域被用于处理DNA序列数据和预测蛋白质三维结构。以下是针对DNA序列分析与蛋白质结构预测的具体应用方式：
一、DNA序列变异检测
利用DeepSeek对原始测序读段（reads）进行比对与变异识别，可提升单核苷酸多态性（SNP）和小片段插入缺失（indel）的检出准确率。该方法依赖模型对上下文碱基模式的建模能力，减少比对歧义带来的假阳性。
1、将FASTQ格式的测序数据输入DeepSeek预训练的DNA语言模型。
2、启用滑动窗口机制，以k-mer长度为13的片段为单位提取局部序列特征。
3、通过注意力权重可视化定位高变异概率区域，输出VCF格式的候选变异位点列表。
二、启动子区域识别
DeepSeek可学习真核生物基因上游调控序列的保守语法特征，识别潜在转录起始位点（TSS）附近的核心启动子元件，如TATA框、Inr序列和DPE结构。
1、准备包含已知启动子与非启动子区域的FASTA文件作为输入。
2、调用DeepSeek-DNA微调版本，在每条序列上生成逐碱基的启动子概率得分。
3、设定阈值为0.85，将连续得分高于该值且长度≥6 bp的区域标记为候选启动子区。
三、蛋白质二级结构预测
基于氨基酸序列输入，DeepSeek-Protein模型可直接输出α-螺旋、β-折叠与无规卷曲三类二级结构状态的概率分布，无需依赖多序列比对（MSA）或共进化信息。
1、将FASTA格式的目标蛋白序列提交至DeepSeek-Protein推理接口。
2、设置最大上下文长度为1024，启用双向注意力掩码以捕获长程残基相互作用。
3、解析JSON格式返回结果，提取每个残基对应最高概率的二级结构类型并生成SS2文件。
四、跨膜螺旋区段定位
DeepSeek-Protein在训练中引入了跨膜蛋白拓扑结构标签，使其能区分细胞质侧、跨膜区与胞外环区域，适用于膜蛋白功能域注释。
1、输入全长蛋白序列，确保N端信号肽已被剪切或标注为“signal”。
2、运行模型推理时启用拓扑结构解码器模块，输出每个残基的拓扑状态标签。
3、识别连续标注为TM（transmembrane）且长度≥17个残基的片段作为跨膜螺旋候选区。
五、蛋白质-配体结合口袋评分
通过将配体分子SMILES字符串与靶标蛋白序列拼接为联合提示（prompt），DeepSeek-Protein可评估特定残基是否参与结合，并给出亲和力倾向分数。
1、构造输入格式为“[PROTEIN]MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYGAEALERMFLSFPTTKTYFPHFDLSHGSAQVKGHGKKVADALTNAVAHVDDMPNALSALSDLHAHKLRVDPVNFKLLSHCLLVTLAAHLPAEFTPAVHASLDKFLASVSTVLTSKYR
2、在序列末尾添加分隔符“[LIGAND]”后接配体SMILES：“c1ccccc1”。
3、调用模型获取每个残基的结合贡献得分，筛选得分前5%的残基构成预测结合口袋。
