据phys网1月19日消息，日本京都大学开发出全球首个用于RNA设计的深度生成模型RfamGen。该模型结合了协方差模型和变分自动编码器两种方法，前者用于RNA比对和共识二级结构，可定量评估序列和结构的变化，后者是可优化RNA序列相关复杂性的深度生成模型。该团队利用该模型构建出具有所需功能的RNA序列，且该序列比自然序列显示出更高的切割率，质量更高。相关研究成果发表于《自然·方法》期刊。

消息来源：https://phys.org/news/2024-01-deep-generative-approach-functional-rna.html