End-to-end single-stranded DNA sequence design with all-atom structure reconstruction
Il paper presenta InvDNA, un metodo di deep learning end-to-end che progetta sequenze di DNA a singolo filamento partendo direttamente dalle coordinate atomiche dello scheletro, superando i limiti dei dati strutturali disponibili e ottenendo un recupero delle sequenze e un successo nel ripiegamento significativamente superiori rispetto agli approcci esistenti.