論文の概要: Accurate RNA 3D structure prediction using a language model-based deep learning approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01586v3
• Date: Thu, 02 Jan 2025 18:03:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 14:33:05.771554
• Title: Accurate RNA 3D structure prediction using a language model-based deep learning approach
• Title（参考訳）: 言語モデルに基づくディープラーニングによるRNAの正確な構造予測
• Authors: Tao Shen, Zhihang Hu, Siqi Sun, Di Liu, Felix Wong, Jiuming Wang, Jiayang Chen, Yixuan Wang, Liang Hong, Jin Xiao, Liangzhen Zheng, Tejas Krishnamoorthi, Irwin King, Sheng Wang, Peng Yin, James J. Collins, Yu Li,
• Abstract要約: RhoFold+はRNA言語モデルに基づくディープラーニング手法で、配列から単一鎖RNAの3次元構造を正確に予測する。 RhoFold+はRNA 3D構造予測のための完全に自動化されたエンドツーエンドパイプラインを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.193512039121984
• License:
• Abstract: Accurate prediction of RNA three-dimensional (3D) structure remains an unsolved challenge. Determining RNA 3D structures is crucial for understanding their functions and informing RNA-targeting drug development and synthetic biology design. The structural flexibility of RNA, which leads to scarcity of experimentally determined data, complicates computational prediction efforts. Here, we present RhoFold+, an RNA language model-based deep learning method that accurately predicts 3D structures of single-chain RNAs from sequences. By integrating an RNA language model pre-trained on ~23.7 million RNA sequences and leveraging techniques to address data scarcity, RhoFold+ offers a fully automated end-to-end pipeline for RNA 3D structure prediction. Retrospective evaluations on RNA-Puzzles and CASP15 natural RNA targets demonstrate RhoFold+'s superiority over existing methods, including human expert groups. Its efficacy and generalizability are further validated through cross-family and cross-type assessments, as well as time-censored benchmarks. Additionally, RhoFold+ predicts RNA secondary structures and inter-helical angles, providing empirically verifiable features that broaden its applicability to RNA structure and function studies.
• Abstract（参考訳）: RNAの3次元構造(3D)の正確な予測は未解決の課題である。 RNA3D構造の決定は、その機能を理解し、RNAを標的とした薬物開発と合成生物学設計を誘導するために重要である。 実験的に決定されたデータの不足につながるRNAの構造的柔軟性は、計算予測を複雑にする。 本稿では,RNA言語モデルに基づく深層学習手法であるRhoFold+について述べる。 約2370万のRNA配列で事前訓練されたRNA言語モデルを統合し、データの不足に対処する技術を活用することで、RhoFold+はRNA3D構造予測のための完全に自動化されたエンドツーエンドパイプラインを提供する。 RNA-Puzzles と CASP15 の天然 RNA ターゲットに対する反省的な評価は、RhoFold+ がヒトの専門家グループを含む既存の方法よりも優れていることを示している。 その有効性と一般化性は、クロスファミリーおよびクロスタイプ評価、およびタイムセンセードベンチマークによってさらに検証される。 さらにRhoFold+はRNA二次構造とヘリカルアングルを予測し、RNA構造や機能研究への適用性を実証的に検証可能な特徴を提供する。

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