弗莱堡大学研发AI系统:可自主设计RNA分子

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RNA,或称核糖核酸,趋于稳定于所有活细胞中。它作为信使,携带着DNA(脱氧核糖核酸)的指令,指挥着体内各种蛋白质的合成过程。当核糖核酸可不都能否 正常工作时,它会严重影响神经系统、心血管和肌肉的调节过程,原应肿瘤、胰岛素抵抗以及运动技能障碍等疾病。

对于人体来说,RNA这样重要,这也是为有哪些来自弗莱堡大学计算机科学系(University of Freiburg’s Department of Computer Science)的研究人员们专门开发了有一个多 人工智能系统,名为LEARNA。什儿 AI系统可不都能否 学习设计用于研究的RNA分子。本周弗莱堡大学计算机科学系的研究者们将什儿 研究结果以论文的形式,刊登在预印服务器Arxiv.org之上,该论文的名称是:学习设计RNA(Learning to Design RNA)。

研究人员在论文中如是写道:

设计RNA分子最近引起了医学、合成生物学、生物技术和阳物信息学领域研究者们的兴趣,如果有些功能性RNA分子被证明参与了转录、表观遗传学和翻译的调控过程。在这里,我门我门我门我门儿为RNA设计大大问题 提出了什儿 新的算法思路。

正如这篇论文的作者所解释的一样,RNA的功能取决于它的特征特征。否则,对于研究者来说真正的挑战是识别RNA中原应其折叠成特定特征的模式和序列,有时被称为RNA反向折叠。

弗莱堡大学研究人员们给出的法律办法依赖的是什儿 淬硬层 强化学习(RL)算法,这是什儿 人工智能(AI)训练技术,该技术使用奖励来驱动个体朝着目标前进。什儿 算法训练是有一个多 可不都能否 顺序预测整个RNA序列的策略网络,它生成此序列,折叠它,并使用从结果特征到目标特征的距离作为AI代理的信号。

与此同時 ,第5个LEARNA版本,也可不都能否 被称作是Meta-LEARNA,学习了有些RNA设计大大问题 的单一策略,有有哪些大大问题 直接适用于新的RNA设计。也如果说,算法可不都能否 学习到有一个多 量身定制的生成模型,通过选泽放置核苷酸,即RNA和DNA的化学构建块,的动作来构建RNA序列样本,用于给定的RNA靶特征。

研究人员们在论文中写道:

据我门我门我门我门儿所知,这是特征搜索在RL领域的首次应用,也是特征搜索在元学习(metalearning)领域的首次应用。

在一台具有20个核心处置器的机器上对500种不同RNA目标特征进行元学习一小时后,Meta-LEARNA成功处置了Eterna50基准测试中高达65%的目标特征。Eterna50,对于不有有哪些熟悉的人来说,是由Eterna的成员创建的50个目标特征的集合,这是有一个多 在线开放实验室,可不都能否 让用户创建折叠到特定特征的序列。此外,它只还要90秒即可达到与之相同效果的任何有些法律办法,并在三分钟内完成最先进性能的筛选。

同時 ,在原先基准rfam.taneda上,Meta-LEARNA在10秒内产生了与最先进的法律办法一样好的结果,否则在1分钟后准确度超过了有有哪些法律办法。什儿 结果与谷歌母公司DeepMind今年早些如果开发的蛋白质折叠AlphaFold系统的结果非常类事,预示着RNA生物学研究工作具有良好的发展前景。

研究人员们在论文中写道:

全面的实证结果表明,我门我门我门我门儿的法律办法在所有基准上都实现了最新、最先进的性能,同時 在达到如果的最先进性能方面也快了有几个数量级。