Genome Biol丨LAMAR：预测RNA多层次调控的基础语言模型

本文介绍了南方科技大学与中国科学院合作开发的RNA基础语言模型LAMAR，该模型旨在解析mRNA多层次调控机制。背景方面，真核mRNA经历剪接、翻译等复杂调控过程，但现有计算工具受限于数据量和机制复杂性。研究目的为开发通用模型框架，通过Transformer架构在1500万条序列上预训练，并微调实现RNA调控预测。结论显示，LAMAR在翻译效率和半衰期预测任务中性能提升7-8%，能识别已知及新型顺式调控元件，并在IRES预测和环形RNA治疗应用中验证了实用价值，模型已开源供科研使用。