Homo-RAG：同源引导的检索增强生成用于跨物种基因功能预测

Homo-RAG是一个基于大语言模型的跨物种基因功能预测框架，通过同源引导的多跳检索和证据感知排序，从ZFIN、UniProt和PubMed中获取证据。实验显示，在150个查询和7200个文档中，NDCG@10达0.9879，MRR为0.99，99.33%的查询检索到相关证据，80%的文档为查询独有，表明证据质量与检索相关性互补。

此前20-70%测序基因功能未注释，传统同源方法依赖高序列相似性且成本高。Homo-RAG利用语言模型和混合检索，显著提升功能预测的准确性和证据覆盖，为缺乏研究的物种提供可靠方案，可能改变生物信息学中基因注释的流程。

Homo-RAG通过斑马鱼与人类直系同源关系引导证据获取，采用混合稠密和词汇检索，并引入证据置信度评分（ECS）整合语义相关性、实体匹配、同源信息、来源可靠性和文献关联信号，对检索到的证据进行精细排序，最终优化生成结果。

对基因功能预测工具，Homo-RAG可提升对非模式生物基因注释的准确性和效率，减少对高相似序列的依赖，降低人工验证成本。研发团队可集成其证据排序机制，改善生物信息学产品的检索与生成质量，提升用户体验。

• 开发面向非模式生物的基因功能自动注释API，集成Homo-RAG的检索与排序逻辑。
• 在生物信息学平台中增加证据置信度评分可视化功能，帮助研究者判断预测可靠性。
• 为药物靶点发现工具提供跨物种基因功能关联推荐，基于直系同源证据。
• 构建基于Homo-RAG的在线服务，支持用户上传基因序列并获取功能预测报告。

• Homo-RAG在除斑马鱼和人类之外的其他物种对中的泛化能力是否验证？
• 证据置信度评分的参数（如lambda=0.50）是否在其他数据集上最优？
• 与现有基因注释工具（如InterPro、EggNOG）相比，Homo-RAG的实际部署成本如何？
• 证据质量与检索相关性的互补机制是否影响可解释性？