Alinhamento de Sequências Assistido por Aprendizado de Máquina

O alinhamento de sequências assistido por aprendizado de máquina utiliza modelos de aprendizado estatístico — incluindo redes neurais profundas e modelos de linguagem de proteínas — para computar alinhamentos biologicamente significativos entre sequências de nucleotídeos ou aminoácidos. Ao aprender padrões de substituição e restrições estruturais a partir de grandes corpora de treinamento, esses métodos superam as matrizes de pontuação clássicas (por exemplo, BLOSUM, PAM) em sensibilidade para homólogos remotos e regiões estruturalmente restritas, tornando-os o estado da arte atual para tarefas de alinhamento difíceis em genômica e proteômica.