主要观点总结
本文介绍了英国埃克塞特大学、东北师范大学和英国约翰英纳森中心的科研团队利用AI技术开发的植物RNA可解释大语言模型（PlantRNA-FM）。该模型整合了来自1124个植物物种的RNA序列和结构信息，具有预测植物功能性RNA调控元件的能力。其可解释性分析框架成功识别出影响植物基因表达的关键RNA结构特征，为理解RNA如何调控植物生命活动提供了新的研究思路。该模型在植物特异性任务中展现出优异的预测性能，为优化植物基因表达和应对全球气候异常及粮食危机提供了新的策略。同时，文章还介绍了研究得到的支持及团队构成。
关键观点总结
关键观点1: 植物RNA可解释大语言模型（PlantRNA-FM）的开发和应用
该模型能够使用AI学习植物王国的生命语言，解码功能性RNA调控元件。它整合了来自1124个植物物种的RNA序列和结构信息，具有出色的预测性能，并成功识别出影响植物基因表达的关键RNA结构特征。
关键观点2: PlantRNA-FM在植物特异性任务中的表现
在基因区域注释任务中，PlantRNA-FM达到了0.974的F1评分，远超现有最佳模型的表现。在水稻和拟南芥翻译效率预测等关键任务中，它也表现出色，证明了其在植物特异性应用中的优越性。
关键观点3: PlantRNA-FM的可解释性分析框架
该框架帮助科学家发现了112个与翻译相关的RNA结构功能元件，并成功鉴定出RNA G-四链体（RG4）这一特殊RNA结构与翻译抑制的关系。实验验证表明，改变这些结构可导致翻译效率发生显著变化。
关键观点4: 研究的意义和前景
该研究为我们理解RNA如何调控植物生命活动提供了新的研究思路，并为优化植物基因表达以及应对全球气候异常和粮食危机提供了新的策略。此外，该研究展示了跨学科研究在推动生命科学发展中的重要价值。
文章预览
在庞大的植物王国中，从岩石上的苔藓到高耸入云的参天大树，都蕴含着生命的密码——核苷酸。其中，RNA （核糖核苷酸） 参与调控了植物生长、发育和环境适应，对维持植物多样性和生存具有重要意义。近年来，以ChatGPT为代表的大型语言模型在理解人类语言方面取得了突破性进展。 这项AI技术启发了植物科学家：如果人工智能能够掌握人类语言的复杂性，是否也能帮助解码植物“生命的语言”？ 近日，英国埃克塞特大学 李珂 教授团队、东北师范大学 张铧坤 教授团队和英国约翰英纳森中心 丁一倞 教授团队在 上发表题为 An Interpretable RNA Foundation Model for Exploration of Functional RNA Motifs in Plants 的研究论文。研究团队开发出 植物RNA可解释大语言模型 (PlantRNA-FM) ，实现了使用AI学习植物王国生命的语言，解码功能性RNA调控元件。 PlantRNA-FM首次整合了来
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