RNASTOP：预测并优化mRNA化学稳定性的深度学习框架

研究团队提出 RNASTOP，一个结合深度学习与启发式搜索的框架，可同时预测和优化 mRNA 化学稳定性，源代码已在 GitHub 开源。 在 Stanford OpenVaccine 竞赛数据集上，其准确率比表现最好的模型提升 13%，并在预测全长 mRNA 降解时表现出较好的泛化能力。用于 mRNA 密码子优化时，RNASTOP 将水痘-带状疱疹病毒疫苗序列的最低自由能降低 75.73%，同时保持较高的翻译效率。作者认为该工具可加速 mRNA 疗法开发。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。