Des chercheurs de l'USTC publient un modèle open-source d'analyse des séquences d'ARN
Des scientifiques de l'Université des sciences et technologies de Chine ont mis au point structRFM, un modèle améliorant la prédiction des structures et fonctions de l'ARN.
Des chercheurs du laboratoire MIRACLE de l'Université des sciences et technologies de Chine (USTC) ont dévoilé structRFM, un modèle de base en open-source dédié à l'analyse des séquences d'ARN. Les travaux, publiés dans la revue Nature, visent à renforcer l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la recherche biologique et la découverte de nouveaux médicaments.
Le modèle repose sur l'intégration de connaissances structurelles dans un apprentissage à grande échelle, utilisant environ 21 millions de paires de données. Cette approche permet une meilleure compréhension du repliement des molécules d'ARN et facilite l'identification de fonctions biologiques, telles que les sites d'épissage.
L'équipe a rendu publics les données, les poids du modèle et le code source afin de favoriser la reproductibilité des résultats par la communauté scientifique. Ce projet s'inscrit dans la continuité des recherches menées par l'USTC pour le développement d'outils algorithmiques appliqués aux sciences du vivant.