GenerRNA — это генеративная предварительно обученная языковая модель для проектирования последовательностей РНК de novo. Это модель Transformer (только декодер, в стиле GPT), которая изучает «язык» РНК из миллионов природных последовательностей и может генерировать новые, реалистичные последовательности РНК без каких-либо структурных входных данных, функциональных меток или выравнивания последовательностей. Насколько нам известно, GenerRNA — это первое применение модели генеративного языка для генерации РНК. — Генерируйте РНК с нуля, чтобы исследовать пространство последовательностей РНК, или — Точная настройка вашего собственного набора данных для генерации РНК, принадлежащих к определенному семейству или обладающих определенными характеристиками (например, высокой аффинностью связывания с белком-мишенью). > Разработано Preferred Networks, Inc. и Токийским университетом. Представлено в PLOS ONE (2024 г.): GenerRNA: генеративная предварительно обученная языковая модель для проектирования РНК de novo. GenerRNA — это языковая модель, предназначенная только для декодера Transformer (в стиле GPT), обученная на нуклеотидных последовательностях РНК. Рассматривая РНК как последовательность токенов, он изучает статистические и структурные закономерности РНК непосредственно на основе данных, а затем может отбирать совершенно новые последовательности. GenerRNA была предварительно обучена на ~16 миллионах последовательностей РНК (16,09M), охватывающих ~17,4…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Биология
Задача: Генерация текста
Автор: pfnet
Теги: biology, rna, rna-design, rna-generation, de-novo-design, generative-model, language-model, transformer
Лайков: 6 | Загрузок: 0
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
