RSMBind：RNA语言模型预测小分子结合位点

Sharma, N. 等作者提出 RSMBind，一个基于图注意力的深度学习框架，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、JL10 四个独立基准上评测。 作者报告，RSMBind 在四个基准中的三个取得对比方法中最高的 MCC，较此前最佳结果在 RB9、TL12、JL10 上分别提升 17.1%、7.2%、16.0%，在 TE18 上表现相当。作者还称，仅使用预训练 RNA 语言模型嵌入时模型仍保留预测能力，可用于缺乏明确三级结构特征的情形；结构分析显示，环区相关结合位点通常比茎区内的位点更容易被识别。

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