structRFM基础模型发表于Nature
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structRFM基础模型发表于Nature
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AI 综述
structRFM研究团队在Nature发表RNA基础模型论文。该模型以2100万条RNA序列—结构对进行预训练，并通过MUSES方法的pair-matching操作将碱基配对相互作用融入掩码语言建模。 Eric Topol称，structRFM延续了AlphaFold式的“序列到结构”路线，将预测对象由蛋白质换成RNA。
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最新进展11月5日 00:26
structRFM 登 Nature：用 2100 万 RNA 序列–结构对预训练的结构引导 RNA 基础模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- AGI HuntstructRFM 登 Nature：用 2100 万 RNA 序列–结构对预训练的结构引导 RNA 基础模型
structRFM 基础模型论文发表于 Nature，延续 AlphaFold 式「序列到结构」路线，用 2100 万 RNA 序列–结构对预训练，并通过 pair-matching 操作将碱基配对相互作用融入 masked language modeling。
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