Miércoles 28 de octubre de 2026 · 01:00

CPRISP, un modelo de deep learning que predice interacciones entre ARN circulares y proteínas

Investigadores presentan CPRISP, un marco de aprendizaje profundo que combina secuencia, propiedades fisicoquímicas, estructura secundaria y características de las proteínas para predecir dónde se unen los ARN circulares a sus proteínas. Según el estudio, mejora la predicción en 37 conjuntos de datos de referencia y generaliza entre líneas celulares. El análisis de proteínas vinculadas al Alzheimer, al Parkinson y a la ELA identifica vías recurrentes y prioriza compuestos para seguimiento experimental.

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