dnaHNet模型是一种新型基因组学习模型，通过动态分块机制自我学习序列结构，显著提升了计算效率和表达能力。在变异效应预测和基因必需性分类等任务中表现优异，计算成本降低3.89倍，为基因组解析提供了新思路。