机构名称：
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RNA的设计在开发RNA疫苗，核酸疗法和创新的生物技术工具中起着至关重要的作用。然而，现有技术在各种任务中都缺乏多功能性，并且经常遭受自动生成的不足。受到蛋白质和分子设计领域的大型语言模型（LLM）的显着成功的启发，我们提出了Generrna，这是RNA生成的第一个大规模的预训练模型，旨在进一步自动化RNA设计。我们的方法消除了对二级结构或其他先验知识的需求，并且能够以稳定的二级结构从头产生RNA，同时确保其与现有序列的独特性。这扩大了我们对RNA空间的探索，从而丰富了我们对RNA结构和功能的理解。此外，对于特定子任务的较小，更专业的数据集，Genernna可以微调。这种灵活性和多功能性使得具有所需特定功能或属性的RNA。在微调代内，我们成功地生成了对靶蛋白的高亲和力的新型RNA序列。genernna可以在以下存储库中免费获得：https：//github.com/pfnet-research/generrna
Generrna：从头RNA设计的生成预训练的语言模型
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