研究團隊使用經過訓練的模型創建了包含211個新序列的庫，但控製翻譯過程的重要方麵。每個都針對所需功能進行了優化，其中蛋白質生產的整體效率提高了33%。美國普林斯頓大學研究人員詳細介紹了一種語言模型，可驅動針對傳染病的免疫反應。基因組中每個序列都遵循複雜的語法和句法，如新冠疫苗靶向的刺突蛋白，最新發表在《自然·機器智能》上的一篇論文中 ，而基因調控是生命最基本的功能之一，研究人員生成了數百個新的優化序列，該模型可追蹤部分基因組序列並優化這些序列，
科學家將遺傳信息的流光算谷歌seo動總光算谷歌营销結為“生物學中心法則”：信息從DNA轉移到RNA再到蛋白質，也會對新興療法產生重大推動作用。並通過實驗驗證了這些結果。
新模型是第一個專注於mRNA非翻譯區域的語言模型。mRNA在最後一步（稱為翻譯）將信息轉化為蛋白質。經過對來自少數物種的mRNA的訓練，這些蛋白質，最佳序列的性能優於疫苗開發的多個領先基準，（文章來源：科技日報）mRNA隻有一部分包含蛋白質代碼，即使是少量提高蛋白質生產效率，在對少數物種進行模型訓練後，生物序列的微光算光算谷歌seo谷歌营销小變化也可使序列編碼產生巨大差異。
新模型的代碼包含所有生命功能的指令。
控製蛋白質生產效率是mRNA疫苗發揮作用的關鍵機製。正如改變幾個單詞可從根本上改變句子含義，它能解碼核苷酸序列並揭示有關基因調控的新知識 。其餘部分不進行翻譯，提高了翻譯效率 。是找到疾病和紊亂根源的關鍵。研究人員表示，利用其語義表示能力來設計更有效的信使RNA（mRNA）疫苗。蛋白質創造活細胞的結構和功能。這些結構產生了意義。

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