參賽序號：1-4
海報主題
利用 flanking sequence 強化 anti-miRNA 結合的藥物設計平台
系級
醫工系
指導老師及參賽學生
指導老師：楊子賢
參賽學生：呂子滄
構想說明
miRNA 是長度約 20–24 核苷酸的非編碼 RNA,廣泛參與疾病調控,anti-miRNA 寡 核苷酸可精準抑制特定 miRNA,具備分子藥物潛力。現有實驗室的設計平台在推薦接 頭子(Linker)時多聚焦分子內互補性,忽略側翼序列(flanking sequence)對標靶可及性與 結合效率的影響。本研究旨在建立一套能解析 flanking 序列如何影響 miRNA–target 結合的深度學習模型,作為優化 Linker 設計之依據。
研究以 CLASH 數據經 ChiRA 流程取得真實嵌合讀段,建構高信賴度正負樣本 資料集,並以 AIDO.RNA 語言模型搭配雙端 cross-attention 架構,使 miRNA 主動 搜尋 mRNA 側翼上的結合位。最終將模型整合為研究者可用的設計平台,推薦具優 化結合環境的 Linker,提升分子藥物設計的精準度與成功率。
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