RhoFold+: Система глубокого обучения для точного предсказания 3D-структуры РНК из последовательностей

Предсказание 3D-структур РНК

Предсказание 3D-структур РНК важно для понимания ее биологических функций, разработки лекарств и создания приложений в синтетической биологии. Однако гибкость структуры РНК и нехватка экспериментальных данных создают трудности.

Проблемы традиционных методов

Традиционные методы, такие как рентгеновская кристаллография и крио-ЭМ, медлительны и требуют много ресурсов. Моделирование РНК с помощью вычислительных методов, таких как ModeRNA и FARFAR2, улучшилось, но все еще требует больше скорости и данных.

Решения на основе глубокого обучения

Методы глубокого обучения, такие как DeepFoldRNA и AlphaFold3, используют данные последовательностей РНК для предсказания 3D-структур. Хотя методы, основанные на множественных выравниваниях последовательностей (MSA), точны, они требуют много вычислительных ресурсов.

Преимущества RhoFold+

RhoFold+ — это современная платформа для предсказания 3D-структур РНК, разработанная ведущими университетами и исследовательскими институтами. Она использует языковую модель РНК, обученную на более чем 23,7 миллионах последовательностей, и учитывает MSA для решения проблем с данными.

Как работает RhoFold+

Платформа сочетает несколько методов, включая инструменты для захвата коэволюционной информации. Модель RNA-FM использует самообучение для предсказания недостающих нуклеотидов. RhoFold+ также включает модуль предсказания структуры с механизмом внимания для уточнения 3D-структур.

Достижения и эффективность

RhoFold+ продемонстрировала высокую точность в сравнении с другими методами, показывая среднее значение RMSD 4.02 Å. Она быстро предсказывает структуры, даже для новых последовательностей, и была протестирована на различных структурах РНК.

Заключение

RhoFold+ — это мощный инструмент для предсказания 3D-структур РНК, который не требует глубоких знаний и сложных вычислений. Он превосходит существующие методы по точности и может обобщать данные для предсказания новых структур. Однако остаются проблемы, такие как нехватка разнообразия структур и взаимодействия с лигандами.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите внедрение RhoFold+. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите области для автоматизации и ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.

Постепенное внедрение ИИ

Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI, а затем расширяйте автоматизацию на основе полученных данных. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

ИИ-ассистент в продажах

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж, снижая нагрузку на первую линию.