Predicting RNA structures and functions by artificial intelligence

核糖核酸 生物 计算生物学 核酸结构 稳健性(进化) 人工智能 非编码RNA RNA结合蛋白 功能(生物学) 计算机科学 遗传学 基因
作者
Jun Zhang,Mei Lang,Yaoqi Zhou,Yang Zhang
出处
期刊:Trends in Genetics [Elsevier BV]
卷期号:40 (1): 94-107 被引量:43
标识
DOI:10.1016/j.tig.2023.10.001
摘要

RNA functions by interacting with its intended targets structurally. However, due to the dynamic nature of RNA molecules, RNA structures are difficult to determine experimentally or predict computationally. Artificial intelligence (AI) has revolutionized many biomedical fields and has been progressively utilized to deduce RNA structures, target binding, and associated functionality. Integrating structural and target binding information could also help improve the robustness of AI-based RNA function prediction and RNA design. Given the rapid development of deep learning (DL) algorithms, AI will provide an unprecedented opportunity to elucidate the sequence–structure–function relation of RNAs.
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