Apr, 2024

使用基于 Transformer 的深度学习模型来进行 RNA 二级结构预测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 基于三级结构生成的 RNA 设计

    通过细胞的 3D 生物大分子和人工智能技术的学习，RNA 的 Tertiary 结构建模是一个关键问题，该研究展示了该模型的有效性，有望在 RNA 的设计方面提供更大的帮助。

    Jan, 2023

  • 可扩展的深度学习用于 RNA 次级结构预测

    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

  • 基于展开算法学习的 RNA 次级结构预测

    我们提出了一种端到端的深度学习模型 E2Efold，用于 RNA 二级结构预测，可以有效地考虑问题中的固有约束，并通过约束规划的未卷积算法作为深度结构的模板强制实施约束，全面实验表明，E2Efold 具有优越的性能：相对于之前的 SOTA，特别是对于伪结节数量结构的预测具有显著的改进，同时推断时间也不会慢于最快的算法。

    Feb, 2020

  • 一种利用 Transformer 和 CNN 整合的蛋白质结构预测方法

    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

  • 使用长短期记忆网络进行蛋白质二级结构预测

    本文提出了一种基于双向长短期记忆细胞（LSTM）的循环神经网络模型来预测蛋白质的二级结构，使用 CB513 数据集评估，结果显示在 8 个类别中具有更好的性能（0.674）比现有技术（0.664）好。

    Dec, 2014

  • 利用 Transformer 神经网络同时考虑序列和结构进行蛋白质预测任务

    本研究通过转换神经网络来实现蛋白质序列与三级结构的联合表示，进而提高了与功能相关的预测任务的表现，包括超家族成员预测。

    Jun, 2022

  • Kirigami：大型卷积核提高基于深度学习的 RNA 二级结构预测

    我们引入了一种新颖的全卷积神经网络 (FCN) 结构，用于预测核糖核酸 (RNA) 分子的二级结构。通过将 RNA 结构解释为加权图，我们利用深度学习来估计核苷酸残基之间的配对概率。与我们的模型独特的是其拥有的大型 11-pixel 卷积核，我们认为在 RNA 二级结构领域上，这为 FCN 带来了明显的优势。在由 1,305 种分子组成的广泛采用的标准测试集上，我们的方法的准确率超过了当前最先进的二级结构预测软件，整体结构的 Matthews 相关系数 (MCC) 比其他主要方法高出 11-40%，而特别是拟结对结构，高出 58-400%。

    Jun, 2024

  • 使用多尺度深度卷积神经网络和下一步条件进行蛋白质二级结构预测

    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

  • 蛋白二级结构预测的串联卷积和循环神经网络

    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

  • 多样化神经网络结构高质量预测蛋白质 Q8 二级结构

    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