基于结构预测序列，James Collins开发RNA适配体从头设计模型

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RNA 能够执行多种生物功能。 基于计算机技术和人工智能算法，包括 RhoFold、trRosettaRNA、DeepFoldRNA 和 AlphaFold3 等在内的几种基于深度学习的方法已经能够完全自动化地从序列预测 RNA 3D 结构。 近日，麻省理工学院 James Collins 团队开发了一个 基于结构预测序列的深度学习平台 RhoDesign ，用于 RNA 适配体的从头设计。这种方法可以设计出结构相似但序列不同的 RNA 适配体，能够在小分子存在下产生荧光。 相关文章以题为“ Deep generative design of RNA aptamers using structural predictions ”发表在 Nature Computational Science 期刊。James Collins 实验室的博士后 Felix Wong 、香港中文大学计算机科学及工程系 Dongchen He 是本研究共同一作。 Felix Wong 也是 Integrated Biosciences 的联合创始人，这是一家致力于研发与年龄相关疾病药物的新兴生物技术初创公司。 RNA 适配体因其结构的 ………………………………