RhoFold+: Yapay Zeka RNA 3B Yapı Tahmininde Devrim Yaratıyor

Son zamanlarda Nature Methods dergisinde yayınlanan bir çalışmada, araştırmacılar Ribonükleik Asit (RNA) Yüksek Dereceli Katlama Tahmini Artı (RhoFold+) adlı yeni bir yöntem geliştirdi. Bu yeni yöntem, RNA 3B yapılarını doğru bir şekilde tahmin etmek için özel bir RNA dil modelini kullanıyor. RhoFold+, RNA’nın içsel yapısal esnekliği ile deneysel verilerin kısıtlılığı gibi zorlukları ele alarak öne çıkıyor.

RhoFold+, 23,7 milyon RNA dizisi üzerinde önceden eğitilmiş bir RNA dil modelini entegre etti ve kısıtlı eğitim verilerini artırmak amacıyla geliştirdiği stratejilerle büyük bir başarı elde etti. Bu yeni yöntem, CASP15 RNA hedefleri ve RNA-Puzzles gibi testlerde diğer RNA yapı tahmin yöntemlerinden daha iyi performans sergileyerek 4 Å rmsd’nin altına ulaşmayı başardı.

Yapılan çalışmada, RhoFold+’un farklı eğitim setleri arasında diğerlerine göre genellemede daha doğru sonuçlar verdiği ve çapraz aile ve çapraz tip doğrulamalarında görülmeyen RNA yapılarını doğru bir şekilde tahmin ettiği de belirlendi.

Derin Öğrenme: Yapay zekanın temeli