近年来，随着人工智能技术的不断发展，RNA分子结构预测一直是生物信息学领域的重要研究课题。最新研究表明，基于深度学习的RNA语言模型在这一任务上展现出了惊人的泛化能力。
一篇发表在《Nature Communications》杂志上的研究指出，利用大规模的RNA序列数据训练的深度神经网络模型，不仅可以准确地预测RNA分子的二级结构，而且在未经过训练的RNA序列上也表现出了良好的泛化能力。
这项研究的首席作者表示，传统的RNA结构预测方法通常需要大量的手动调整和专业知识，而基于深度学习的RNA语言模型则可以通过学习大量的RNA序列数据，自动发现其中的规律和特征，从而实现更加准确和高效的结构预测。
此外，该研究还发现，通过在RNA序列数据中引入一定程度的随机性和噪声，可以有效提高RNA语言模型的泛化能力，使其在不同类型的RNA序列上都能够取得良好的预测效果。
总的来说，基于深度学习的RNA语言模型在RNA结构预测任务上展现出了巨大的潜力，未来将有望在生物信息学领域发挥重要作用，为基因组学和药物设计等领域的研究提供新的思路和方法。
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