Optimisation de Séquence mRNA
✓ 已验证RNALens · Spearman 0.92 · CAI 0.7->0.95 · Modèle auto-ajusté
La conception de séquence de vaccin mRNA n'est pas simplement « traduire les acides aminés en bases ». La fréquence d'utilisation des codons affecte l'efficacité de traduction, la structure UTR affecte la stabilité et l'efficacité de chargement. DiVo Gen²AI utilise le modèle RNALens auto-ajusté pour prédire l'efficacité de chargement des ribosomes--pas d'API tierce, mais une partie de 560K lignes de code auto-développé. Cette page sert trois audiences : patients et public souhaitant comprendre l'optimisation mRNA, équipes vaccin/CAR-T cherchant des partenaires d'optimisation de séquence, investisseurs et pairs évaluant les capacités techniques.
Lisez « Qu'est-ce que l'Optimisation mRNA » ci-dessous--comprenez pourquoi la conception de vaccin n'est pas juste traduire des bases.
Focus sur « Rôle de DiVo », « Pipeline 4 étapes », « Benchmarks »--auto-ajusté, pas wrapper d'API.
Focus sur « Différenciation », « Benchmarks », « Glossaire »--évaluez la barrière technique des modèles auto-ajustés.
L'optimisation de séquence mRNA est une étape clé dans les services phares suivants
Qu'est-ce que l'Optimisation de Séquence mRNA
Le cœur d'un vaccin mRNA est une séquence d'ARN messager--après livraison dans les cellules humaines, elle dirige les cellules à synthétiser des protéines cibles (ex. antigènes tumoraux), déclenchant une réponse immunitaire. Mais un même acide aminé peut être codé par plusieurs codons différents, et les fréquences d'utilisation des codons varient considérablement.
L'optimisation de séquence mRNA n'est pas simplement traduire des séquences d'acides aminés en bases--c'est sélectionner la séquence avec la plus haute efficacité de traduction et la meilleure stabilité parmi toutes les séquences candidates pouvant coder la même protéine. Le choix des codons affecte la vitesse de traduction (CAI), la structure UTR affecte la demi-vie de l'mRNA et le chargement des ribosomes (MRL), et différents tissus cibles ont différentes préférences de codons.
DiVo utilise le modèle RNALens auto-ajusté pour prédire l'efficacité de chargement des ribosomes (Spearman=0.92), pas d'API tierce--données de fine-tuning, pipeline d'entraînement et service d'inférence sont tous auto-déployés.
Un même acide aminé a 2-6 codons. Les cellules humaines traduisent certains codons beaucoup plus vite que d'autres--choisir les bons codons peut améliorer l'efficacité de traduction de 0.7 à 0.95 (indice CAI).
Les modèles pré-entraînés généraux ont une précision de prédiction limitée pour les séquences mRNA. Le fine-tuning en trois étapes adapte RNALens spécifiquement aux tâches MRL mRNA--Spearman=0.92 n'est pas une performance zero-shot d'un modèle général, mais un résultat spécialisé après adaptation de domaine.
Le Rôle de DiVo Gen²AI
L'optimisation de séquence mRNA est Step 7 du pipeline néoantigène 8 étapes de DiVo, et la capacité centrale pour l'optimisation mRNA du construct CAR dans le pipeline CAR-T 5 étapes. Nous fournissons de bout en bout de l'optimisation des codons à la prédiction du chargement des ribosomes à l'optimisation UTR--pas seulement l'optimisation CAI, mais l'optimisation simultanée des régions codantes et régulatrices, avec prédiction par modèle auto-ajusté pour validation fonctionnelle.
Nous ne faisons pas de conception de système de livraison mRNA (formulation LNP, etc.), ne faisons pas de validation expérimentale d'efficacité d'expression in vivo. Nous livrons des propositions de conception de séquence mRNA optimisées par calcul.
Capacité Centrale · Pipeline 4 Étapes
De la séquence d'acides aminés à la séquence mRNA optimale adaptée au tissu
Optimisation des Codons (CAI)
✓ 已验证Algorithme d'optimisation de codons maison
CAI 0.7 -> 0.95 séquence optimisée
Prédiction Efficacité Chargement Ribosomes
✓ 已验证RNALens (DNABERT-Z 117M fine-tuné)
Prédiction MRL + Spearman=0.92
Optimisation UTR + Évaluation Stabilité
✓ 已验证GEMORNA + ViennaRNA
Séquence UTR 5'/3' optimisée + score structure secondaire
Sélection Modèle Adapté au Tissu
✓ 已验证HEK293T / Muscle / PC3
Séquence optimale adaptée au tissu cible
Différenciation
Différences clés avec les approches « CAI uniquement » et « API tierce »
Auto-Ajusté, Pas API Tierce
RNALens est basé sur DNABERT-Z 117M paramètres fine-tuning en trois étapes. Données de fine-tuning, pipeline d'entraînement et service d'inférence sont tous auto-déployés. Pas un wrapper d'API de modèle tiers, mais une partie de 560K lignes de code auto-développé.
Optimiser les Régions Régulatrices, Pas Juste Codantes
La plupart des services d'optimisation mRNA ne font que l'optimisation des codons CDS. DiVo utilise GEMORNA pour générer UTR + ViennaRNA pour évaluer la stabilité, optimisant simultanément les régions codantes et régulatrices--efficacité de traduction et stabilité.
Capacités Centrales
Optimisation Indice d'Adaptation des Codons CAI
✓ 已验证Amélioré de 0.7 à 0.95--fréquence d'utilisation des codons alignée avec les préférences des cellules hôtes, efficacité de traduction grandement améliorée.
Prédiction Efficacité Chargement Ribosomes MRL
✓ 已验证Modèle RNALens basé sur DNABERT-Z 117M paramètres fine-tuning en trois étapes. Spearman=0.92, R²=0.87--prédit l'efficacité de chargement des ribosomes des séquences mRNA.
Optimisation UTR 5'/3'
✓ 已验证Génération GEMORNA + évaluation de stabilité ViennaRNA. Pas seulement les régions codantes, mais aussi régulatrices.
3 Modèles Adaptés au Tissu
✓ 已验证HEK293T / Muscle / PC3 trois modèles adaptés aux tissus/lignées cellulaires cibles--différents tissus préfèrent différents codons.
Pourquoi Nous Soulignons « Auto-Ajusté »
Pas d'Appels d'API Tierces
RNALens est un modèle auto-développé basé sur DNABERT-Z 117M paramètres fine-tuning en trois étapes. Données de fine-tuning, pipeline d'entraînement et service d'inférence sont tous auto-déployés.
Pas des Poids Pré-entraînés Généraux
Fine-tuning en trois étapes : (1) pré-entraînement DNABERT-Z 117M -> (2) fine-tuning tâche en aval MRL mRNA -> (3) fine-tuning adaptation de domaine données auto-développées DiVo.
A une Validation Réelle
Projet asparaginase : 6194 mutations × 11 itérations. CAI 0.7->0.95. Pas un projet jouet.
Benchmarks
| Métrique | Valeur | Note |
|---|---|---|
| MRL Spearman | 0.92 | Corrélation prédiction efficacité chargement ribosomes |
| R² | 0.87 | Coefficient de détermination |
| CAI optimisé | 0.95 | Amélioré de 0.7 |
| Paramètres DNABERT-Z | 117M | Fine-tuning en trois étapes |
| Modèles adaptés au tissu | 3 | HEK293T / Muscle / PC3 |
| Validation réelle | Asparaginase 6194 mutations | 11 itérations |
Limites Honnêtes
Ce que nous pouvons et ne pouvons pas faire, clairement
Ce Que Nous Pouvez Faire
Ce Que Nous Ne Faisons Pas
Glossaire
5 termes clés de l'optimisation de séquence mRNA
| Abrév. | Nom Complet | Traduction | Explication |
|---|---|---|---|
| CAI | Codon Adaptation Index | Indice d'Adaptation des Codons | Mesure la correspondance de la fréquence d'utilisation des codons avec les préférences des cellules hôtes ; plus élevé signifie meilleure efficacité de traduction |
| MRL | Mean Ribosome Loading | Chargement Moyen des Ribosomes | Nombre moyen de ribosomes sur un mRNA, reflétant l'efficacité d'initiation de traduction |
| UTR | Untranslated Region | Région Non Traduite | Séquences régulatrices aux deux extrémités de l'mRNA ne codant pas de protéines ; UTR 5' affecte l'initiation, UTR 3' affecte la stabilité |
| RNALens | DiVo RNALens | Modèle de Prédiction RNA DiVo | Modèle auto-développé de prédiction de propriétés mRNA basé sur DNABERT-Z 117M fine-tuning en trois étapes |
| GEMORNA | Generative mRNA | Modèle Génératif mRNA | Modèle génératif pour générer et optimiser les séquences UTR mRNA |
CAPACITY TRACE
能力回溯
这项服务由哪些能力支撑——从硅片到你的场景
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