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Rfam
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CocoRNA 使用多智能体强化学习进行高级RNA设计
研究人员开发了CocoRNA，一个利用协同多智能体强化学习来完成复杂RNA逆向设计任务的新颖框架。该方法将设计过程分解为更小、更易于管理子问题，多个智能体协同寻找最优解。一个中心化评论者利用全局结构信息指导这些智能体，从而获得无需进一步训练即可很好地泛化到新RNA结构上的策略。在Rfam数据集上的实验表明，CocoRNA在成功率和速度方面均显著优于现有方法。
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进化课程学习增强生物序列建模
研究人员开发了一种名为进化课程学习（ECL）的新训练策略，以提高变分自编码器（VAE）在生物序列建模中的性能。该方法通过逐步向VAE展示进化距离不断增加的序列来利用同源序列的进化结构。当应用于蛋白质变异效应预测和RNA家族序列生成时，ECL在多种配置和种子下都证明了下游任务性能的提高。