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CodonTransformer: a multispecies codon optimizer using context-aware neural networks
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AI
DOI：10.1038/s41467-025-58588-7.png)
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摘要
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遗传密码的简并性使得许多可能的DNA序列能够编码同一种蛋白质。在序列内优化密码子使用以符合物种特异性偏好面临组合爆炸问题。然而，通过进化优化的自然序列为机器学习算法探索潜在规则提供了丰富的数据来源。在此，我们介绍了CodonTransformer，一种在跨越所有生命域的164个物种的超过100万个DNA-蛋白质对上训练的多物种深度学习模型。该模型凭借其Transformer架构以及结合了物种、氨基酸和密码子编码的序列表示策略，展现出语境感知能力。CodonTransformer能生成具有自然样密码子分布特征且最小化负向顺式调控元件的宿主特异性DNA序列。本研究引入了共享标记表示与对齐多掩码编码（STREAM）策略，并提供了一个带有可定制开放获取模型及用户友好Google Colab界面的密码子优化框架。
Keyword:
USAGE BIAS
TRANSLATION
EXPRESSION
INDEX
期刊
IF:
15.7
论文数:
9.3W
被引数:
91.2W
机构
引用论文
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