Borzoi 用于从 DNA 序列预测全基因组功能轨迹（RNA-seq、CAGE、DNase、ChIP），适用于对变异进行调控效应评分等任务。
主要能力：模型接收约 524 kb 的 one-hot DNA 窗口，输出分箱预测。输入形状为 (batch, 4, 524288)，输出为 (batch, tracks, 6144) 分箱张量，对应 7,611 条人类轨迹。小鼠头（2,608 条轨迹）默认关闭，可通过 enable_mouse_head=True 启用，并用 forward(..., is_human=False) 选择。变体评分时，以变异为中心分别运行 ref/alt 窗口并逐轨迹比较输出。
安装与前置条件：Python 3.10+（推荐 3.11），CUDA 12.1+（推荐 12.4），GPU 显存至少 16 GB，推荐 24 GB 以上。基本用法示例： from borzoi_pytorch import Borzoi model = Borzoi.from_pretrained("johahi/borzoi-replicate-0").cuda().eval()
输出格式：形状为 (B, T, L) 的张量，T 为轨迹数，L 为 32 bp 分箱。轨迹元数据（assay、biosample）位于 borzoi_pytorch.pytorch_borzoi_model.TRACKS_DF，或使用 AnnotatedBorzoi 子类时的 model.tracks_df；基础 Borzoi 模型没有 targets 属性。
远程计算：需要至少 24 GB 显存，并且要么预缓存 Hugging Face 权重，要么可访问 huggingface.co。可先读取 compute_details({provider, mode:'read'}) 获取含 borzoi-pytorch 的环境，再提交任务，例如： c = host.compute.create(provider) job = c.submitJob(intent="Borzoi track prediction for 1 locus — 1×GPU, ~2 min", inputs=[{"src": "borzoi_run.py", "dstFilename": "borzoi_run.py"}], command="python3 borzoi_run.py", outputs=["tracks.npz"], timeoutSeconds=1800) 保存返回的 job_id，使用非阻塞的 c.attachJob(job_id).status() 或 .result() 查询，不要扫描 Job 历史。若提供方有权重缓存挂载，可在 borzoi_run.py 中将 HF_HOME 指向该路径。
常见问题：模块没有 version 属性时，用 importlib.metadata.version("borzoi-pytorch")；输入形状不匹配通常是窗口长度错误，需填充或裁剪到 524288 bp（固定值，不作为模型属性暴露）。
限制：窗口长度固定为 524288 bp，显存需求较高，权重缓存与网络访问取决于环境；收费、价格等信息暂未提供。