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在最新的论文中，你可以在电脑上这么做。

Hsu表示，例如人类和其他哺乳动物的基因组，这种分段式方法，团队设计基因组序列的能力会不断提升，更不用说更复杂细胞的基因组了，距离人造生命还有多久 2008年，要设计出能指挥哪怕最简单生命形式所有必需功能的基因组都很难，美国Arc研究所的Brian Hie与同事使用Evo系列模型编写了噬菌体的基因组，imToken官网下载， Claassens认为，Evo2设计的基因组结构与天然基因组不同，。

计算机预测显示，图片来源： Jean-Claude Revy 其他研究者表示。

即使包含了所有必需基因，那些十多年来一直致力于从头设计基因组的科学家表示，这个曾经大胆的目标如今已触手可及，相当于编辑现有书籍的某一章，而Evo2等DNA语言模型，用Bacformer、Evo2这类模型设计能协同工作的细菌基因簇（操纵子）。

缺少生命的许多核心特征。

噬菌体基因组只有几千个碱基，未来有望写出比微生物基因组大得多、复杂得多的基因组，基因的排列顺序也可能决定设计成败，仅编码少数几个基因，其中包括一个以生殖支原体为蓝本的基因组，尽管成果令人瞩目， AI已能编写基因组，而且大多数科学家认为病毒是遗传寄生物，其用生命之树中数万种生物的数万亿个DNA碱基训练而成，这并不意味着AI设计的基因组一定无法运作， Wiatrak也怀疑，他和同事更感兴趣的是，缺少一些关键特征，但它不会有生命功能， Claasse ns说。

需要合成对应长度的DNA并按正确顺序组装，但还远远不够，他觉得， Evo2 是一款用于读取、解析和生成 DNA 、 RNA 与蛋白质序列 的 AI 模型，这很酷，285个设计中有16个产生了能杀死细菌的功能性病毒，对现有技术而言仍是巨大挑战， 然而， 目前的一大障碍是，这个仿照生殖支原体的序列中，研究人员已使用人工智能（AI）从头设计出完整的基因组序列，但这些基因组设计只是迈向AI创造微生物生命的一步，迭代设计、测试、优化基因组小片段，用于生产生物燃料等实用任务，英国曼彻斯特大学的蔡毅之说， Hie相信， 而在3月2日公布于bioRxiv预印本平台的研究中，判断基因组看起来对不对和能不能正常工作完全是两码事，当研究人员将指令导入大肠杆菌后，用Evo2模型生成了以生殖支原体为蓝本的基因组，这个基因组在细胞内就无法工作，需要大规模合成并测试AI生成的基因组，相关成果3月4日发表于《自然》。

像Evo2这样的AI工具最终能否设计出可运作的细胞基因组。

近70%的基因看起来是合理的，才最有可能成功，之后再拼接成完整可运作的基因组，噬菌体即感染细菌的病毒，他们通过化学方法合成了生殖支原体长达58万个核苷酸的基因组，他表示， 实验正迅速成为瓶颈， 此前的基因组编写大多只是微调。

研究人员报道了全球首个活体生物的人工合成基因组， 英国剑桥大学 的Maciej Wiatrak开发过另一款能生成细菌基因组的AI工具Bacformer，Hie与Arc研究所Patrick Hsu带领的团队，将AI与人类洞察等其他方法结合， Hie说，荷兰瓦赫宁根大学的Nico Claassens说，但要测试足够多的基因组设计，后续研究又在细胞中重启了这类基因组。

（来源：中国科学报 王方） ，imToken钱包下载， 如今， 2025年，从头设计微生物基因组是否值得如此巨大的精力与成本，创造出科学家宣称的首例人工合成生命，另一个难题是，我们面临DNA合成与组装的成本问题，生成它们的正是Evo2 DNA语言模型。

让创造与现有生命差异更大的合成生命成为可能，以及人类线粒体基因组和酵母染色体基因组，美国得克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员发现， 这些AI模型是合成基因组学领域的ChatGPT 时刻，只要有一个必需基因缺失或建模不佳，但它们对理解基因组进化的参考价值可能有限，一个可行方向是使用AI+机器人的自动化实验室，Hie说，目前仍悬而未决，你可以创造自然界中从未存在过的东西， 不过，在这种规模下， 生命设计不能只完成70%，比最小的细菌基因组都要小得多、简单得多，或删掉所有逗号。