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精准预测RNA可变剪接，浙大多模态深度学习模型SpTransformer登Nature子刊
组织特异性可变剪接分析算法 SpTransformer 的概念图。 （来源：浙大）作者 | 浙江大学良渚实验室沈宁/刘志红课题组编辑 | ScienceAIRNA 可变剪接（Alternative splicing）是基因转录后一种重要的调控机制，也是生物体多样性和蛋白质多功能性的重要来源之一。 人类约 90% 以上的基因存在可变剪接，不同组织与细胞类型中可变剪接的多元性促进了细胞表型的多样性。- 3
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加速蛋白质工程，微软开发蛋白突变效应预测AI框架µFormer
编辑 | KX蛋白质工程是合成生物学领域的重要研究方向之一。近年来，AI 辅助的蛋白质工程逐渐发展成为一种高效的蛋白质分子设计新策略。近日，微软研究院科学智能中心的研究人员提出了深度学习框架 µFormer，其将预训练的蛋白质语言模型与定制设计的评分模块相结合，从而预测蛋白质的突变效应。µFormer 在预测高阶突变体、建模上位（epistatic）相互作用和处理插入方面，实现了最先进的性能。通过…- 9
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上交大洪亮课题组&上海AI实验室团队发布FSFP，基于语言模型的蛋白质功能小样本预测方法，登Nature子刊
编辑 | ScienceAI近日，上海交通大学自然科学研究院/物理天文学院/张江高研院/药学院洪亮教授课题组，联合上海人工智能实验室青年研究员谈攀，在蛋白质突变-性质预测上取得重要突破。该工作采用全新的训练策略，在使用极少湿实验数据的情况下，极大地提高了传统蛋白质预训练大模型在突变-性质预测的效果。该研究成果以《Enhancing the efficiency of protein languag…- 3
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