Alineación de secuencias asistida por aprendizaje automático

La alineación de secuencias asistida por aprendizaje automático utiliza modelos de aprendizaje estadístico —incluyendo redes neuronales profundas y modelos de lenguaje de proteínas— para calcular alineaciones biológicamente significativas entre secuencias de nucleótidos o aminoácidos. Al aprender patrones de sustitución y restricciones estructurales a partir de grandes corpus de entrenamiento, estos métodos superan a las matrices de puntuación clásicas (p. ej., BLOSUM, PAM) en sensibilidad para homólogos remotos y regiones estructuralmente restringidas, convirtiéndolos en el estado del arte actual para tareas de alineación difíciles en genómica y proteómica.