公开数据库中 RNA 序列数量不少，但结构难以测定，可用于理解结构与功能的高质量数据远不如蛋白质丰富，不同 RNA 家族之间数据分布也极不均衡。这一探索验证了奥泊底层 AI 平台的灵活性：掌握跨模态迁移的底层算法框架后，向新研发方向拓展时，前期试错和模型适配成本有望进一步降低。与 RNA 领域专用 SOTA 模型 RiNALMo 相比，ProtRNA 在 RNA 训练阶段只需调整约八分之一的参数、使用六分之一的 RNA 数据，就在多项任务中取得相当甚至更好的结果。
公开数据库中 RNA 序列数量不少，但结构难以测定，可用于理解结构与功能的高质量数据远不如蛋白质丰富，不同 RNA 家族之间数据分布也极不均衡。这一探索验证了奥泊底层 AI 平台的灵活性：掌握跨模态迁移的底层算法框架后，向新研发方向拓展时，前期试错和模型适配成本有望进一步降低。与 RNA 领域专用 SOTA 模型 RiNALMo 相比，ProtRNA 在 RNA 训练阶段只需调整约八分之一的参数、使用六分之一的 RNA 数据，就在多项任务中取得相当甚至更好的结果。