RNA

编辑丨&植物 RNA 的复杂序列编码了大量的生物调节元件，这些元件在协调植物生长、发育和适应环境压力的关键方面起到重要作用。 基础模型 （FM） 的最新进展证明了它们在破译生物学中复杂“语言”方面前所未有的潜力。 于最近的研究中，东北师范大学、英国约翰·英尼斯中心（ John Innes Centre）和埃克塞特大学（University of Exeter）等组成的团队提出了 Plant…

编辑 | KXRNA 分子在分子生物学中心法则中起关键作用，RNA 结构如何影响基因调控和功能一直是研究的热门话题。 准确预测 RNA 三维 (3D) 结构仍是一个难题。 RNA 的结构灵活性导致实验确定的数据稀缺，从而使计算预测工作变得复杂。

Is DNA all you need？ AI可以实现从分子到基因组尺度的预测和生成任务了！ 图片就在刚刚，这项研究登上了Science封面。

近期，AI for Science 领域的惊喜不断，持续在物理、化学、生物领域开花结果。 不仅诺贝尔物理和化学奖双双颁给 AI 领域的科学家，阿里云与中山大学的科研也带来了RNA病毒寻找的突破，国际顶级学术期刊《Cell》收录了这一研究论文。 《基于人工智能探索和记录隐藏的RNA病毒世界》论文提出深度学习模型"LucaProt"，用于快速准确判别RNA病毒，颠覆传统病毒发现方法…

编辑 | 萝卜皮人工智能（AI）已被用来揭示地球各个角落的多种基本生命体。阿里云、中山大学、悉尼大学等机构的合作团队开发了一种深度学习算法，称为 LucaProt，用于发现来自全球不同生态系统的 10,487 个宏转录组中高度分化的 RNA 依赖性 RNA 聚合酶 (RdRP) 序列。LucaProt 整合了序列和预测结构信息，从而能够准确检测 RdRP 序列。

AI在线从中山大学官方微信公众号获悉，10 月 9 日，中山大学医学院施莽教授团队与阿里云李兆融团队在《细胞》（Cell）杂志上发表论文，报告了 180 个超群、超过 16 万种全球 RNA 病毒的发现，这是迄今为止规模最大的 RNA 病毒研究，大幅扩展了全球 RNA 病毒的多样性，该研究将人工智能技术应用于病毒鉴定，发现了传统方法未能发现的病毒“暗物质”，探索了病毒学研究的新路径。据介绍，传统的…

编辑 | KX近日，礼来公司与人工智能驱动药物发现的 Genetic Leap 达成一项人工智能药物研发协议，该协议价值高达 4.09 亿美元。总部位于纽约的 Genetic Leap 专注于在 AI 和 RNA 基因医学领域进行创新，旨在支持 RNA 靶向药物的发现。其 AI 平台可用于发现新靶点，并找到方法以对抗经过验证但无法用药的靶点。此前，安斯泰来（Astellas）制药公司与 Genet…

编辑 | 萝卜芯预训练语言模型在阐发核苷酸序列方面显示出了良好的前景，但应用单个预训练权重集在不同工作中表现出色的多功能模型仍然存在挑战。百度大数据实验室（Big Data Lab，BDL）和上海交通大学团队开发了 RNAErnie，一种基于 Transformer 架构，以 RNA 为中心的预训练模型。钻研人员用七个数据集和五个工作评价了模型，证明了 RNAErnie 在监视和无监视学习方面的优…

编辑 | 萝卜皮卵白质-卵白质相互作用（PPI）对于生物过程至关重要，展望这些相互作用的位点对于计算和实验应用都很重要。杜克大学（Duke University）和康奈尔大学（Cornell University）的研讨职员提出了一种与构造无关的谈话Transformer和肽优先级（Structure-agnostic Language Transformer and Peptide Priori…

本文中 RNA-FM 模型的出现一定程度上缓解了 RNA 带标注数据紧张的现状，为其他研讨者提供了访问大批量无标签数据的便捷接口。并且，该模型将以 RNA 范畴基础模型的身份，为该范畴的各种各样的研讨提供强有力的支援与帮助。