中国科大团队发表开源RNA基础模型structRFM，基于2100万条序列-结构配对训练

为何重要

多数RNA语言模型只从序列学习，但RNA的功能取决于其折叠方式。structRFM把碱基配对纳入预训练，并用名为MUSES的多来源二级结构集合来减少单一预测工具带来的偏差。作者报告其在二级结构预测上创下新基准，并在功能预测任务上有所提升，包括新发布的RNA家族和长链非编码RNA。由于2100万对数据集和模型权重均已公开，其他团队可以直接检验与AlphaFold3的对比；接下来关注独立验证结果及其在RNA药物设计中的应用。