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Pretrained Evolutionary TRAnsformer — AI-powered mutation forecasting for emerging SARS-CoV-2 variants. Explore the evolutionary landscape before the next lineage appears.
Upload a FASTA file — automatically classify variants and predict mutations. Max 50 sequences.
Supported: .fasta, .fa, .fna — max 50MB. Sequences beyond 50 are ignored.
| # | Sequence | Variant | Add. Muts | Predictions |
|---|
模型：PETRA 1.55B（48 层 × 1536 维 Transformer，Muon 优化器训练），训练数据为 2026-08-06 UShER 全球系统发育树约 1720 万条样本，按人口加权采样。
谱系定义：采用 nextstrain 的 Pango 谱系指定文件（des.json），每日 06:00 自动更新并重启服务，新增谱系（如 QF.2.3.1、TK.1）当日即可查询。
提示词构建：优先使用与训练数据完全一致的谱系模板；训练截断日之后出现的新谱系家族（TK.1、SV.5、XHE 等）使用真实流行样本的共识模板（出现频率 ≥70% 的核心突变，并合并 des 定义中的缺失突变），且随每日 des.json 更新自动重建——新增家族积累 3 条以上样本后次日即获得共识模板。查询新亚谱系时使用其最近已训练父系的模板，此时该谱系的定义突变属于模型的合法预测目标（新谱系出现预测）。
过滤规则：基因组 5′ 端 1–50 位比对噪声全局剔除；37 个已知引物/扩增子伪影位点（如 G21987A、C222T 类）不出现在预测结果中；回复参考序列的突变除白名单位点（670、22995、27810、29409）外均已过滤。
口径：结果为模型给出的下一突变概率排序（相对 logit，首位为 0），供变异趋势参考，不构成流行病学结论。