深度學習新法提升RNA三維結構預測精度

方法設計思路

研究核心在於善用相對豐富的二級結構數據。團隊以大規模此類數據預訓練專用模組，讓模型先學會推斷鹼基配對關係，形成資訊量充足的先驗，再於三維預測階段直接調用，彌補實驗結構樣本不足的短板。

結構感知注意力機制則負責把先驗融入三維建模，增強長程相互作用的理解能力，令模型在推斷遠距離殘基關係時更可靠，同時保持端到端訓練的簡潔架構。