Ученые из Университета Эксетера (Великобритания) представили PlantRNA-FM, передовую модель на основе искусственного интеллекта для анализа рибонуклеиновой кислоты (РНК) растений.
Разработка позволит лучше понимать механизмы роста, развития и адаптации растений к условиям окружающей среды, что особенно важно для сельского хозяйства и биотехнологий.
PlantRNA-FM обучена на данных о РНК из 1124 видов растений, включая последовательности и их структурные особенности. В тестах модель продемонстрировала высокую точность.
Модель помогает выявлять ключевые последовательности и структурные мотивы РНК, включая их вторичные и третичные структуры. Эти элементы критически важны для регуляции биологических процессов, в том числе синтеза белков.
Эксперименты подтвердили, что PlantRNA-FM способна точно определять функциональные элементы РНК, играющие ключевую роль в жизнедеятельности растений.
Создатели подчеркивают, что PlantRNA-FM станет важным инструментом для генной инженерии. С ее помощью можно будет программировать генетические коды растений, чтобы создавать культуры, устойчивые к болезням, стрессам и климатическим изменениям.
PlantRNA-FM обучена на данных о РНК из 1124 видов растений, включая последовательности и их структурные особенности. В тестах модель продемонстрировала высокую точность.
Модель помогает выявлять ключевые последовательности и структурные мотивы РНК, включая их вторичные и третичные структуры. Эти элементы критически важны для регуляции биологических процессов, в том числе синтеза белков.
Эксперименты подтвердили, что PlantRNA-FM способна точно определять функциональные элементы РНК, играющие ключевую роль в жизнедеятельности растений.
Создатели подчеркивают, что PlantRNA-FM станет важным инструментом для генной инженерии. С ее помощью можно будет программировать генетические коды растений, чтобы создавать культуры, устойчивые к болезням, стрессам и климатическим изменениям.
