在生物学研究领域,传统基于分子、细胞、生理学等传统实验方法很依赖于不断的试错和积累,不仅耗资巨大,周期往往也很长。

随着人工智能时代的到来,深度学习、大数据等创新手段,为生物学研究打开了另一扇窗。

早在2018年4月,百度研究院就开始在计算生物学,尤其是RNA结构预测这个研究领域开始发力,并在2019年发表了第一个重磅成果:快速RNA结构预测算法LinearFold。

而2020年,一场突如其来的新冠疫情让生物学与 AI 等技术的融合进一步加速。百度研究院利用LinearFold进行新冠全基因组结构分析,缩小了分析时间,并提升精度。而另一个mRNA疫苗基因序列设计算法:LinearDesign,最快能11分钟完成mRNA疫苗序列设计,大大提高了新冠疫苗稳定性和蛋白质表达水平。

那么,用AI预测RNA二级结构的生物学原理是什么?相关预测算法如何实现呢?

本周三飞桨开发者说,我们邀请了百度美研深度学习实验室, 计算生物学Tech Lead 张贺,分享如何基于深度学习预测RNA二级结构,并会带来相关赛事的题目解读和基线模型介绍,对生物计算感兴趣的同学,千万不要错过唷。

观看方式

扫描下方二维码,入群获取直播链接,参与交流

螺旋桨RNA结构预测竞赛

本赛题旨在解决RNA结构预测的世界级难题,要求参赛选手基于百度发布的世界上最快的RNA二级结构预测算法LinearFold和世界上最快的RNA配分方程算法LinearPartition,预测给定RNA序列在每个位点上保持不成对的概率。

对比赛感兴趣的朋友,点击下方链接了解更多详情:

https://mp.weixin.qq.com/s/xk4Ka7xxnLK7mOqJ-7vfvQ

飞桨开发者说 Live

每周三晚上,都有飞桨开发者技术专家(PPDE)或飞桨社区开发者在B站与大家见面交流。错过了往期直播的小伙伴,可以到B站搜索 飞桨PaddlePaddle 回顾之前的直播哟。

飞桨开发者技术专家(PPDE)

飞桨开发者技术专家(PPDE)是百度飞桨对开发者的荣誉认证体系,成为其中的一员后,除了有专属的 PPDE 系列活动外,还将享有从技术专家认证、顶级峰会交流与演讲邀约,到全球技术游学、PPDE 专项赞助等丰富权益。

想了解如何成为PPDE?点击“阅读原文”即可获取更多信息啦!

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