Stanford DAS实验室通过NVIDIA DGX Cloud增强RNA折叠研究

斯坦福大学的DAS实验室正在利用NVIDIA DGX云的先进计算能力，在RNA折叠研究方面取得了长足的进步。这项由NAIRR PILOT计划支持的计划为实验室提供了32个NVIDIA A100 DGX云节点的访​​问，每个节点在三个月内配备了八个GPU。根据NVIDIA的数据，这种实质性的计算能力使实验室能够从小型实验过渡到大规模分布式培训，从而促进了大型模型和数据集的训练。

社区驱动的研究

在Rhiju Das博士的领导下，DAS实验室一直处于RNA研究的最前沿。 2020年，该实验室为响应1924年的ribonanza竞争而继续努力，实验室举办了OpenVaccine Kaggle竞争。这些倡议旨在加快对RNA结构及其生物学功能的理解。

RNA折叠研究的主要障碍之一是实验RNA结构数据的稀缺性。为了克服这一点，DAS实验室开发了Eterna，这是一种众包游戏，允许用户设计RNA序列。这些序列在实验室中合成，并进行化学映射实验以推断RNA结构。

创新策略

该实验室的策略结合了几种创新的方法：

• 众包数据收集： Eterna用于从公众那里收集新的RNA序列，并由专家策划的数据库进行补充。
• 数据近似： 化学映射实验产生的反应性曲线有助于近似RNA结构。
• 通过众包设计的模型设计： 实验室使用Kaggle竞赛，通过社区参与测试各种模型架构和培训管道。

此外，该实验室开发了一种增强学习模型，该模型训练了玩Eterna，加快了新序列的产生。该模型在NVIDIA DGX云上使用了4,000个A100 GPU小时，并使用Q学习算法进行训练。

出色的结果

DAS实验室已成功策划了RNA结构训练的最大数据库。经过256个A100 GPU的培训的基金会模型导致了Ribonanzanet2的开发，后者目前在RNA折叠任务中实现了最先进的性能。该模型现在可用于社区使用和微调。

2025年2月26日，该实验室推出了斯坦福RNA 3D折叠Kaggle竞赛，提供了75,000美元的奖励池，以鼓励进一步改进RNA结构预测的Ribonanzanet2。该竞赛邀请参与者利用比赛期间收集的实验RNA结构。

前景

DAS实验室进行的研究具有推进生物学科学的巨大潜力，对医学，农业和生物技术产生了影响。通过开发更准确的RNA模型，研究人员可以更好地理解疾病机制并创建更有效的治疗方法。

展望未来，DAS实验室计划扩展其数据集和模型，利用NVIDIA DGX Cloud提供的更强大的计算资源。他们的工作体现了众包和尖端技术在推进科学研究方面的力量。

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