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机构名称：
¥ 1.0
基于mRNA的疫苗已成为药物工业的主要重点。mRNA的编码顺序以及未翻译区域（UTRS）可以强烈影响翻译效率，稳定性，降解和其他共同确定疫苗有效性的因素。但是，这些特性的光学mRNA序列仍然是一个复杂的挑战。逐步学习深度学习模型通常仅专注于编码区域优化，忽略UTR。我们提出了Helix-MRNA，这是一种基于结构化的状态空间和注意力混合模型，可应对这些挑战。除了第一次预训练外，第二个预训练阶段还使我们能够使用高质量的数据来专业。我们使用密码子分离对mRNA序列进行单核苷酸令牌化，从而确保了原始mRNA序列的先前生物学和结构信息不会丢失。我们的模型Helix-MRNA在分析UTR和编码区域属性方面优于现有方法。它可以比当前方法长6倍，同时仅使用现有基础模型的10％参数。其预测能力扩展到所有mRNA区域。我们开放码（https://github.com/ helicalai/helical）和模型权重（https://huggingface.co/ helical-ai helical-ai/helix-mrna）。
arxiv：2502.13785v2 [q-bio.gn] 2025年3月11日
主要关键词
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