Выравнивание последовательностей с помощью машинного обучения

Выравнивание последовательностей с помощью машинного обучения использует статистические модели обучения — включая глубокие нейронные сети и белковые языковые модели — для вычисления биологически значимых выравниваний между нуклеотидными или аминокислотными последовательностями. Изучая закономерности субституций и структурные ограничения на больших обучающих корпусах, эти методы превосходят классические матрицы подсчета очков (например, BLOSUM, PAM) по чувствительности к удаленным гомологам и структурно ограниченным областям, что делает их текущим состоянием искусства для сложных задач выравнивания в геномике и протеомике.