随着大数据时代的到来，基因组关联研究（GWAS）已成为研究人类遗传性疾病和特征的重要工具。然而，由于疾病和特征往往受多种基因和环境因素的影响，复杂特征的GWAS成为一项相当具有挑战性的任务。
最近，一项名为GmBERT（Genomic Bert）的大型语言模型在这一领域引起了广泛关注。这个模型结合了自然语言处理和基因组学的技术，可以帮助研究人员更准确地识别复杂特征中的潜在因果基因。
研究人员发现，利用GmBERT模型进行GWAS可以提高基因和复杂特征之间的关联程度，从而更好地理解疾病和特征的发展机制。这一发现为开展更深入的研究提供了宝贵的参考。
总的来说，大型语言模型在复杂特征GWAS中的应用为研究人员提供了一种全新的思路和工具，有望推动遗传学和基因组学领域的发展，为人类健康的研究提供更有力的支持。
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