AI 如何将 DNA 秘密转化为拯救生命的医疗见解
一种新的 AI 模型利用深度学习来了解转录因子与 DNA 的结合，重点关注 DNA 呼吸过程。这种创新方法使转录因子结合预测提高了 9.6%，为药物开发和基因组研究提供了可能带来革命性变化的见解。革命性的疾病研究 AI 模型更好地 [...]
来源:SciTech日报一种新的人工智能模型利用深度学习来理解转录因子与 DNA 的结合，重点关注 DNA 呼吸的过程。
一种新的人工智能模型利用深度学习来理解转录因子与 DNA 的结合，重点关注 DNA 呼吸的过程。 DNA这种创新方法使转录因子结合预测提高了 9.6%，提供了可能彻底改变药物开发和基因组研究的见解。
这种创新方法使转录因子结合预测提高了 9.6%，提供了可能彻底改变药物开发和基因组研究的见解。用于疾病研究的革命性 AI 模型
为了更好地了解 DNA 在疾病中的作用，洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家开发了 EPBDxDNABERT-2，这是一种开创性的多模态深度学习模型。该模型旨在精确识别转录因子（调节基因活动的蛋白质）与 DNA 之间的相互作用。EPBDxDNABERT-2 使用一种称为“DNA 呼吸”的过程，其中 DNA 双螺旋自发打开和关闭，使模型能够捕捉这些微妙的动态。这种能力有可能增强针对根源于基因活动的疾病的药物设计。
人工智能利用 DNA 动力学促进药物开发
利用超级计算机进行基因组分析
体外 自然界多模态计算基因组学的前景
核酸研究 DOI：10.1093/nar/gkae783这项工作得到了美国国立卫生研究院和美国国家科学基金会的支持。
美国国立卫生研究院