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最初被边缘化为从DNA到蛋白质的信息流中的中间体，RNA已成为现代生物学的明星，拥有精确治疗，基因工程，进化起源以及我们对基本细胞过程的理解。但是，RNA既多产，又是一家信息商店，一种使者和催化剂，涵盖了许多含有许多功能和结构性类别的催化剂。解密RNA的语言不仅对于对其生物学功能的机械理解，而且对于加速药物设计而言很重要。朝向这个目标，我们引入了AIDO.RNA，这是AI驱动数字有机体中RNA的预训练的模块[1]。aido.RNA包含16亿个参数，在单核苷酸分辨率下对4200万个非编码RNA（NCRNA）序列进行了培训，并且在一系列全面的任务上，在包括结构预测，遗传调节，跨种类的分子功能和RNA序列设计上实现了最先进的性能。aido.RNA在域适应后，学会了建模蛋白质翻译的基本部分，即蛋白质语言模型近年来受到广泛关注的蛋白质模型。更广泛地，aido.RNA暗示了生物序列建模的一般性以及利用中央教条来证明许多生物分子表示的能力。模型和代码可通过https://github.com/genbio-ai/aido和拥抱脸的模型Generator获得。
RNA功能和结构预测的大规模基础模型
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