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利用深度学习与RNA语言模型,RhoFold+实现单链RNA 3D结构预测的突破性进展——港中大、复旦研究登Nature子刊

RNA 3D 结构预测的新突破 RNA 分子在分子生物学的中心法则中扮演着至关重要的角色,其结构如何影响基因调控和功能一直是科研人员关注的焦点。然而,准确预测 RNA 的三维(3D)结构一直是一项艰巨的任务。RNA 的结构灵活性导致实验数据稀缺,从而增加了计算预测的难度。近日,香港中文大学、复旦大学、哈佛大学及智峪生科(Zelixir)等多家机构联合开发了一种基于 RNA 语言模型的深度学习方法——RhoFold+,用于高效、准确地从头预测 RNA 3D 结构。 RhoFold+ 利用了在约 2370 万个 RNA 序列上预训练的 RNA 语言模型,解决了数...