bioRxiv · Bioinformatics· Sharma, N., Mitra, P. ·· 3 天前精选AI 评分63
RSMBind：融合RNA语言模型与结构几何预测RNA小分子结合位点
RNA Small-Molecule Binding-Site Prediction by Integrating RNA Language Models and Structural Geometry
AI 导读
作者提出RSMBind，一个基于图注意力的深度学习框架，用于在核苷酸水平预测RNA小分子结合位点，融合局部三维环境几何描述符与预训练RNA语言模型嵌入。模型在TR60和HARIBOSS数据集上开发，在RB9、TE18、TL12和JL10四个独立基准上评测，其中三个基准的MCC为对比方法最高，较此前最佳结果分别提升17.1%、7.2%和16.0%，在TE18上表现相当。
推荐理由
预印本提出融合RNA语言模型嵌入与几何描述符的图注意力模型，并在四个独立基准上比较结合位点预测表现。
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