尽管Evo2与GeneLLM™ 同属生物医疗大模型，但二者在本质上却存在显著差异。Evo2的训练数据主要来源于按照物种分类的基因组信息，而GeneLLM™则专注于个体的原始数据（如测序数据、质谱数据等）的直接训练和分析。从数据特性来看，人类参考基因组仅有一套，而每个物种的基因组也相对固定，相对而言，测序数据具有高度的多样性和个体特性。例如，个人的测序数据能够生成丰富的个体差异信息，帮助GeneLLM™深入解析个体之间在疾病易感性、表型特征等方面的差异，从而精准识别“疾病相关标志物”。此外，我们还可以在同一物种内部挖掘特定性状的特征，例如水稻抗倒伏基因的鉴定。这种本质上的差异决定了 GeneLLM™在应用场景上与Evo2的独立性。

生物医疗研究正逐步进入一个新时代。GeneLLM™的技术突破不仅彻底改变了传统的多组学数据分析模式，更为重要的是开启了一种以原始数据为基础的新研究范式。这种充分利用人工智能“黑盒”优势的方法能够捕捉到传统手段难以发现的疾病特征及生物学规律。凭借Evo2在市场上的广泛反响，津渡生科对于技术的全面突破充满信心。作为国内首家聚焦生物医疗AI大模型的企业，津渡生科不仅在技术上与国际接轨，更通过本土化创新不断填补市场空白。

与代表生成式生物学革命的Evo2相比，GeneLLM™在生物医疗人工智能领域，向全球研究人员提供了一款极具竞争力的工具，助推科学发现与产业应用的双向进步。展望未来，GeneLLM™的广泛应用将有助于构建一个以AI驱动的生物医疗生态系统，覆盖医疗、农业与环境等多个领域，为人类健康与可持续发展贡献人生就是博-尊龙凯时的智慧。

津渡生科致力于提供一站式AI生物医疗研究解决方案，其自主研发的多组学大模型GeneLLM™️已完成15亿参数和35万亿碱基序列的预训练版本。基于GeneLLM™，津渡生科搭建了一站式科学服务平台BioFord™️，专注于医学诊断、药物开发、生物制造、基础科研、生物育种及环境监测等六大核心领域。BioFord™️平台涵盖九大生物科学模型库，包括多组学基础模型、蛋白质模型、RNA三维结构预测模型、生物医学文本处理模型等，为科研及产业用户提供先进的“AI for BioScience” AI生信计算服务、云平台服务和推理一体机，已广泛服务于华大基因、百度飞桨、协和肿瘤医院等国内各大机构。

津渡生科在深圳和北京设有研发中心，其创始团队由四位牛津校友领衔，汇聚了来自人工智能、生物信息、生物工程等多个领域的科学家和工程师，并在《Nature》《Nature Communications》等国际期刊上发表了超过六十篇的研究论文。以“AI科技探索生命之谜”为使命，津渡生科将继续在AI与生物医疗领域不断创新，助力国家科技创新与产业升级，为推动生物医疗研究与产业化应用提供强大的动能，同时也为人生就是博-尊龙凯时譜写生物医疗的新篇章。