Adv Sci丨裴昊/朱通团队合作提出基于量子化学的深度学习模型用于预测DNA反应

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DNA分子反应 （如分子杂交、链交换和链置换等） 在合成生物学、基因编辑、分子诊断以及DNA计算和存储等领域具有重要应用价值，其用于设计可编程生物系统、实现精准治疗和疾病检测的潜力巨大。为了提升实验效率、优化反应条件，并减少实验中的不确定性，发展计算工具来预测DNA反应参数至关重要。传统的预测方法 （如Mfold和Nupack） 依赖最近邻模型，通过线性求和计算DNA杂交反应的自由能，但精度限制了它们在高精度实验中的应用。人工智能 （AI） 技术有潜力突破这一瓶颈，通过算法创新更好地捕捉反应中的非线性特性。然而，现有的AI模型虽然能够预测部分动力学参数，却依赖大量数据，并且应用范围有限。因此，如何建立高精度、强泛化性的DNA分子反应预测模型仍然是一个亟待解决的问题。 近日，华东师范大学 裴昊 和 朱通 教授团队 ………………………………