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BDE-NA 核酸药物设计

作为BDE.top平台的主要产品集群之一,BDE-NA利用AI技术,通过大规模数据训练构建的“端到端”智能模型,提供核酸类药物智能设计和优化,可以快速移植到不同类型的核酸序列设计中,尤其是针对mRNA药物设计 ,可显著提升核酸序列的关键指标,包括核糖体载量、翻译效率和稳定性等。

产品介绍

 

BDE-NA 核酸药物设计体系致力于解决核酸药物研发过程中的设计和优化问题,尤其在mRNA药物设计方面发挥显著作用。可结合BDE-Bio靶点分析,从头生成全新的满足特定条件的核酸序列、优化提升给定核酸序列的特定性质,包括:

 

 

5' UTR序列设计和优化:预测核糖体载量、优化序列、从头生成序列,可平均提升100%核糖体载量。

 

ORF编码序列设计和优化:优化编码序列CDS(密码子),平均提升翻译效率(CAI)15个百分点,并且保持较高的稳定性(较低的MFE)。

 

3' UTR序列设计和优化:预测半衰期、优化序列、从头生成序列,可显著提升序列稳定性,平均提升 200%。

核酸序列生成及优化

BDE-NA核酸序列设计和优化平台的设计和优化对象包括5' UTR、密码子(CDS)、及3' UTR序列,有效解决了mRNA疫苗/药物的表达效果差、稳定性低的问题。

 

UTR序列生成

多任务LSTM模型,预测MRL(平均核糖体载量)的同时生成高MRL的UTR序列,适用于定长和变长序列的生成。

定长序列(50 nt)的预测效果

变长序列(25-100 nt)的预测效果

5’ UTR序列优化:提高核糖体载量

 

密码子序列(CDS)优化:高翻译效率 + 低能量

 

提升翻译效率(CAI高)的同时保证较稳定的结构(MFE低)

3’ UTR序列优化:提高稳定性

 

优化后的序列显示出更高的稳定性

生成序列效果

 

整合多种不同预测模型预测的MRL分布更集中、更偏向较大值。模型自我预测出的定长和变长序列的MRL分布均优于随机序列。生成序列的GC含量分布更接近人类合理的分布区间。

 

生成序列多样性或复杂性高,序列GC含量与随机序列高度一致,多模型预测的平均序列MRL远超过随机序列的50%。

A. 多种模型预测的生成序列的MRL,平均情况下均超过随机序列的50%以上;

 

B. 序列的复杂性与GC含量均与随机序列高度一致,模型基于实验测试的随机序列生成的序列在组成性质上非常逼真;

 

C. 生成序列的预测结构能量在平均情况下均低于随机序列,说明序列结构稳定性更高;

 

D. 对于不同CDS的生成的序列仍具有超过随机序列50%的预测MRL.

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