Yapay zeka RhoFold+ ile RNA 3D yapı tahmininde devrim yaratıyor

RhoFold+, veri kıtlığıyla başa çıkmak ve ilaç geliştirme ile sentetik biyolojide yeni olasılıkların kilidini açmak için hızı ve doğruluğu bir araya getirerek RNA 3D yapı tahmininde devrim niteliğinde bir atılımda bulundu.

Nature Methods dergisinde yayınlanan yakın tarihli bir çalışmada , bir grup araştırmacı Ribonükleik Asit (RNA) Yüksek Dereceli Katlama Tahmini Artı (RhoFold+) adı verilen yeni bir yöntem geliştirdi.

Söz konusu yöntem, RNA 3B yapılarını doğru bir şekilde tahmin etmek için bir RNA dil modelini kullanır. Bu yöntem, RNA'nın içsel yapısal esnekliğinin zorluklarını ve deneysel olarak belirlenen verilerin kıtlığını ele alıyor.

RhoFold+ 23,7 milyon RNA dizisi üzerinde önceden eğitilmiş bir RNA dil modelini entegre etti ve sınırlı eğitim verilerini artırmak için geliştirdiği stratejilerde başarıya ulaştı.

RhoFold+, CASP15 RNA hedefleri ve RNA-Puzzles üzerinde 4 Å rmsd'nin altına ulaşarak diğer RNA yapı tahmin yöntemlerinden daha iyi performans göstermeyi başardı.

Yeni model, farklı eğitim setleri arasında diğerlerine göre genellemede çok daha doğru sonuçlar vermesinin yanısıra çapraz aile ve çapraz tip doğrulamalarında görülmeyen RNA yapılarını doğru bir şekilde tahmin ediyor.

YENİCAG