OpenMed가 단백질 구조 예측, 서열 설계, mRNA 최적화 파이프라인을 구축했습니다. 이 파이프라인은 단백질 아이디어를 개념에서 발현 가능한 DNA 서열로 전환하는 데 사용됩니다.
코돈 최적화 분야에서 여러 트랜스포머 아키텍처를 비교한 결과, CodonRoBERTa-large-v2가 perplexity 4.10, Spearman CAI 상관관계 0.40으로 가장 뛰어난 성능을 보였습니다.
OpenMed는 25개 종에 확장하여 총 55 GPU-시간으로 4개의 생산 모델을 훈련하고, 종에 특화된 시스템을 구축했습니다.