Nat. Methods | 基于深度学习的RNA序列设计

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今天为大家介绍的是来自Michiaki Hamada和Hirohide Saito团队的一篇论文。RNA工程在生物技术和医学领域有巨大潜力。尽管RNA工程非常重要，但目前仍缺乏一个多功能的自动化设计功能RNA的平台。因此，作者们提出了一种名为RfamGen的深度生成模型。这个模型通过明确结合序列对齐二级结构信息，以数据高效的方式设计RNA家族序列。RfamGen能够通过从一个语义丰富且连续的表示中采样点来生成新颖且功能性的RNA家族序列。作者们通过多种RNA家族的实验，证明了RfamGen的多功能性。 在功能性RNA设计的计算尝试中，主要研究了RNA逆向折叠的概念，这是一种寻找能够折叠成给定二级结构的序列设计方法，由RNA二级结构预测和离散优化算法指导。然而，由于RNA的功能性不仅仅由结构特征，所以仍需以临时方式选择设计的序列。此外，由于RNA逆向折叠的灵活性和通用性 ………………………………