强化学习驱动的多目标RNA密码子设计统一生成框架

当前的 RNA 密码子设计方法受限于长序列处理效率低和泛化能力差，且通常依赖于一种解耦的“生成或优化”范式。我们提出了 RNARL，一种由强化学习驱动的框架，将序列生成与多目标优化统一起来。RNARL 直接学习生成高性能序列，能够对超过 3,900 个核苷酸的序列进行有效优化，并在六个物种和五种 RNA 类型上展现出卓越的性能和广泛的通用性。由此，RNARL 为 RNA 密码子设计建立了一个高效且具有良好泛化能力的通用框架。最后，我们还免费提供了一个用户友好的网络平台，以促进其在 RNA 治疗设计中的应用。

当前的 RNA 密码子设计方法受限于长序列处理效率低下和泛化能力不足，且往往依赖于彼此解耦的“生成或优化”范式。我们提出了 RNARL，这是一种由强化学习驱动的框架，将序列生成与多目标优化统一起来。RNARL 直接学习生成高性能序列，能够有效优化长度超过 3,900 个核苷酸的序列，并在六个物种和五种 RNA 类型中展现出更优的性能和更强的通用性。因此，RNARL 为 RNA 密码子设计建立了一个高效且具有良好泛化能力的通用框架。最后，我们免费提供了一个用户友好的网络平台，以促进其在 RNA 治疗设计中的应用。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.12.732012v1?rss=1

🏷️ RNA密码子设计 强化学习 多目标优化 序列生成 RNA治疗