Метод предсказания количества белка в клетках дрожжей на основе их геномных последовательностей

В работе представлен новый метод предсказания количества белка в клетках пекарских дрожжей Saccharomyces cerevisiae, основанный на анализе их биологических последовательностей с использованием предобученных языковых моделей. Для обработки последовательностей были применены модели семейства ESM2 для аминокислотных последовательностей и модель GENA-LM для нуклеотидных последовательностей генов, что позволило получить информативные векторные представления входных данных. В работе оценивается влияние различных архитектур и размеров предобученных языковых моделей на точность предсказания. Предложенный метод имеет потенциал для применения в биотехнологии, оптимизации процессов биосинтеза и компьютерном дизайне штаммов-продуцентов с повышенной экспрессией генов целевых белков. Результаты исследования могут способствовать более глубокому пониманию механизмов регуляции генетической экспрессии и открывают перспективы для предсказания количества белков в других микроорганизмах.