本文提出了一个基于深度神经网络的端到端模型，通过集成局部和全局环境特征来预测蛋白质二级结构，并结合多任务学习同时预测二级结构标签和氨基酸溶剂可及性，取得了 69.7% 到 73.1% 的 Q8 准确率。

Apr, 2016

本研究通过深度学习技术，使卷积神经网络适应蛋白二级结构预测问题，达到了 70％的准确度，并尝试使用序列到序列学习和集合策略进一步提高精确度。

Nov, 2016

利用机器学习方法，通过构建神经网络模型和使用最新的建模方法对蛋白质二级结构的预测结果进行了研究和探讨，实验结果表明，模型精度达到 70.7％。通过完整地开放训练数据及代码，为领域内可重复性研究树立了良好标准。

Nov, 2018

本文研究了如何应用深度学习技术，创建一种新的卷积神经网络结构，用于蛋白质序列的次级结构预测，并在 CB513 基准数据集上达到了 71.4％Q8 准确率。

Feb, 2017

利用一种基于深度分层表示的监督式生成随机网络模型来预测蛋白质的局部二级结构，该模型采用了卷积架构来使其规模化并提高学习效率，预测准确率可达 66.4%。

Mar, 2014

本研究提出了一种基于表征学习的框架，将蛋白质序列映射到表示蛋白质结构信息的序列向量中，并通过双向 LSTM 模型和全局结构相似度以及单个蛋白质残基接触映射的反馈机制进行训练，实现了蛋白质序列在预测结构相似性方面的多任务学习，而且该方法在跨膜域预测方面也取得了优异的表现。

Feb, 2019

基于深度学习方法的 DstruCCN 模型采用了卷积神经网络和监督式 Transformer 蛋白质语言模型，通过结合两者的训练特征以预测蛋白质的 Transformer 结合位点矩阵，然后使用能量最小化重构蛋白质的三维结构。

Feb, 2024

讨论了 RNA 和 RNA 的二级结构及其预测的基本概念，以及机器学习技术在预测生物大分子结构中的应用，并提出了基于 ResNet 的 RNA 三级结构预测算法和打分模型。

Apr, 2024

基于轴向注意力和潜变量空间循环利用的 RNAformer 模型在 RNA 二级结构预测领域取得了突破性进展，超越了使用外部信息的方法，在 TS0 基准数据集上实现了最先进的性能，并实验证明 RNAformer 能够学习到 RNA 折叠过程的生物物理模型。

Jul, 2023

DeepCNF 是蛋白质二级结构预测的深度学习框架，比当前流行的预测器更为准确，并可用于预测其他蛋白质结构属性，如接触数、无序区域和溶剂可及性。

Dec, 2015