以165美元成本训练25个物种的mRNA语言模型：构建从结构预测到密码子优化的AI流程

OpenMed团队构建了一个覆盖蛋白质结构预测、序列设计和密码子优化的端到端AI流程。在密码子优化环节，CodonRoBERTa-large-v2模型以4.10的困惑度和0.40的斯皮尔曼CAI相关性显著优于其他架构。研究将训练扩展至25个物种，仅用55个GPU小时训练了4个生产级模型，并建立了独特的物种条件化系统，实现了从蛋白质概念到合成就绪DNA序列的快速转化。完整代码与实验结果已开源。