BiollMnet

BiollMnet：使用专门的跨tlm转换网络增强RNA交流预测

现有用于预测RNA相关相互作用的计算方法通常严重依赖于手动制作的功能。生物序列的语言模型特征在蛋白质组学和基因组学方面具有显着普及。，在互动预测期间，应将不同模式的语言模型特征组合在一起以提取最具代表性的特征。我们介绍了BiollMnet，这是一个新型框架，它为多模式生物序列引入了有效的组合方法。BiollMnet提供了一种改变不同分子语言模型特征的特征空间的方法，并使用可学习的门控机制有效地融合了特征。严格的评估表明，BiollMnet在RNA-蛋白质，RNA-MALL分子和RNA-RNA相互作用中实现最先进的性能，在RNA相关相互作用预测中的现有方法优于现有方法。