R

Rnafm

multimoleculeによって開発
非コードRNAデータに基づき、マスク言語モデリング(MLM)目標で事前学習されたRNA基礎モデル
ダウンロード数 6,791
リリース時間 : 2/27/2025

モデル概要

RNA-FMはBERT類似のアーキテクチャモデルで、自己教師あり方式で大量の非コードRNA配列上で事前学習され、RNA構造予測や機能分析などのタスクに利用可能

モデル特徴

大規模事前学習
2370万件の非冗長RNA配列で訓練され、幅広いRNAタイプをカバー
自己教師あり学習
マスク言語モデリング(MLM)目標を採用し、人手による注釈データ不要
マルチタスク適応
配列分類、トークン予測、コンタクトマップ予測など多様な下流タスクをサポート
専門最適化
RNA配列特性に特化して設計され、T/U変換などのバイオインフォマティクス処理を含む

モデル能力

RNA配列特徴抽出
RNA二次構造予測
ヌクレオチドレベル予測
配列レベル分類
コンタクトマップ予測

使用事例

バイオインフォマティクス分析
RNA二次構造予測
RNA分子の塩基対形成と構造特徴を予測
パイプラインで直接実装可能
機能部位識別
RNA配列中の機能的に重要な領域を識別
ファインチューニング後に使用
創薬研究
RNA標的解析
潜在的な薬剤標的の構造特徴を分析
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