論文の概要: Deep Learning Framework for RNA Inverse Folding with Geometric Structure Potentials

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00895v1
• Date: Wed, 31 Dec 2025 15:43:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:21.833912
• Title: Deep Learning Framework for RNA Inverse Folding with Geometric Structure Potentials
• Title（参考訳）: 幾何学的構造ポテンシャルを持つRNA逆Foldingのためのディープラーニングフレームワーク
• Authors: Annabelle Yao,
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドのRNA設計を可能にするために、Geometric Vector PerceptronレイヤとTransformerアーキテクチャを統合したディープラーニングフレームワークを紹介します。 本研究では,BGSU RNAリストから抽出・分解したRNA3D構造からなるデータセットを構築し,配列回復率とTMスコアの両方を用いて性能評価を行った。 私のモデルは最先端のパフォーマンスを達成し、リカバリとTMスコアは0.481と0.332で、RNAファミリーや長さスケールにまたがる既存の手法を上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: RNA's diverse biological functions stem from its structural versatility, yet accurately predicting and designing RNA sequences given a 3D conformation (inverse folding) remains a challenge. Here, I introduce a deep learning framework that integrates Geometric Vector Perceptron (GVP) layers with a Transformer architecture to enable end-to-end RNA design. I construct a dataset consisting of experimentally solved RNA 3D structures, filtered and deduplicated from the BGSU RNA list, and evaluate performance using both sequence recovery rate and TM-score to assess sequence and structural fidelity, respectively. On standard benchmarks and RNA-Puzzles, my model achieves state-of-the-art performance, with recovery and TM-scores of 0.481 and 0.332, surpassing existing methods across diverse RNA families and length scales. Masked family-level validation using Rfam annotations confirms strong generalization beyond seen families. Furthermore, inverse-folded sequences, when refolded using AlphaFold3, closely resemble native structures, highlighting the critical role of geometric features captured by GVP layers in enhancing Transformer-based RNA design.
• Abstract（参考訳）: RNAの多様な生物学的機能は構造的汎用性に由来するが、3Dコンフォメーション(逆フォールディング)を前提としたRNA配列の正確な予測と設計は依然として困難である。 本稿では,Geometric Vector Perceptron(GVP)層とTransformerアーキテクチャを統合し,エンド・ツー・エンドのRNA設計を可能にするディープラーニングフレームワークを紹介する。 そこで本研究では,BGSU RNAリストから抽出されたRNA3D構造からなるデータセットを構築し,配列回復率とTMスコアの両方を用いて,配列と構造忠実度をそれぞれ評価した。 標準的なベンチマークとRNA-Puzzlesでは、リカバリとTMスコアが0.481と0.332で、さまざまなRNAファミリーと長さスケールで既存の方法を上回る、最先端のパフォーマンスを実現しています。 Rfamアノテーションを用いたマスケ家族レベルの検証は、目に見えない家族を超えた強力な一般化を裏付ける。 さらに、AlphaFold3を用いてリフォールディングされた逆フォールディング配列は、ネイティブ構造によく似ており、トランスフォーマーベースのRNA設計の強化において、GVP層が捉えた幾何学的特徴の重要な役割を強調している。

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