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RNA 基础模型 (FM) 已广泛用于解释基因组序列和解决各种计算机基因组任务。然而，目前的 RNA FM 往往忽略了 FM 预训练中二级结构的加入，这阻碍了其在各种基因组任务中的有效性。为了解决这个问题，我们利用过滤后的高保真结构注释进行结构预训练，以增强 FM 在单核苷酸分辨率任务中的建模能力。在四个综合基因组基准上的实验评估表明，我们的 FM (MP-RNA) 始终优于现有的 RNA FM，在 RNA 二级结构预测方面实现了 40% 的提高，并在 DNA 基因组基准上获得了顶级结果，尽管它尚未在任何 DNA 基因组上进行预训练。我们发布代码和教程 1 和模型，以鼓励进一步研究，以弥合计算机预测和生物现实之间的差距。
MP-RNA：通过校准的二级结构预测释放多物种 RNA 基础模型
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