Исследователи представили miRBind2 — метод глубокого обучения для предсказания сайтов связывания микроРНК (миРНК) исключительно на основе последовательности. МиРНК регулируют экспрессию генов, направляя белки Argonaute к частично комплементарным участкам целевых РНК. В отличие от классических методов, использующих инженерные признаки (категории seed-соответствия, эволюционная консервация), miRBind2 применяет свёрточную нейронную сеть (CNN) с новой попарной нуклеотидной репрезентацией, охватывающей все возможные взаимодействия между миРНК и мишенью. Модель продемонстрировала превосходство над предыдущими методами SotA на четырёх независимых наборах данных из benchmark debiased miRBench, при этом используя на 92% меньше параметров. Архитектура была расширена до модели miRBind2-3UTR для предсказания репрессии генов на уровне транскриптов путём дообучения на экспериментах по пертурбации миРНК. На датасете из 50,549 пар миРНК-ген модель miRBind2-3UTR значительно превзошла TargetScan. Результаты показывают, что предобученные глубокие модели способны улавливать регуляторные сигналы и предсказывать функциональную репрессию без традиционных инженерных биологических признаков.