重新思考 RNA 次级结构问题的性能衡量

Dec, 2023

重新思考 RNA 次级结构问题的性能衡量

Rethinking Performance Measures of RNA Secondary Structure Problems

Frederic Runge, Jörg K. H. Franke, Daniel Fertmann, Frank Hutter

TL;DR准确的 RNA 二级结构预测对于理解细胞调控和疾病机制至关重要。通过预测伪结和多相互作用碱基对等复杂特征，深度学习方法已经超过了传统算法。然而，传统距离度量难以处理如此三级相互作用，目前使用的评估指标（F1 分数，MCC）存在局限性。我们提出 Weisfeiler-Lehman 图核作为一种替代度量标准。采用基于图的度量标准如 WL 可以公正准确地评估 RNA 结构预测算法。此外，WL 在 RNA 设计实验中展示了信息丰富的指导作用。

Abstract

Accurate rna secondary structure prediction is vital for understanding cellular regulation and disease mechanisms. deep learning (DL) methods have surpassed traditional algorithms by predicting complex features l

rna secondary structure prediction deep learning weisfeiler-lehman graph kernel tertiary interactions rna design experiment

发现论文，激发创造

Kirigami：大型卷积核提高基于深度学习的 RNA 二级结构预测

我们引入了一种新颖的全卷积神经网络 (FCN) 结构，用于预测核糖核酸 (RNA) 分子的二级结构。通过将 RNA 结构解释为加权图，我们利用深度学习来估计核苷酸残基之间的配对概率。与我们的模型独特的是其拥有的大型 11-pixel 卷积核，我们认为在 RNA 二级结构领域上，这为 FCN 带来了明显的优势。在由 1,305 种分子组成的广泛采用的标准测试集上，我们的方法的准确率超过了当前最先进的二级结构预测软件，整体结构的 Matthews 相关系数 (MCC) 比其他主要方法高出 11-40%，而特别是拟结对结构，高出 58-400%。

Jun, 2024

可扩展的深度学习用于 RNA 次级结构预测

基于轴向注意力和潜变量空间循环利用的 RNAformer 模型在 RNA 二级结构预测领域取得了突破性进展，超越了使用外部信息的方法，在 TS0 基准数据集上实现了最先进的性能，并实验证明 RNAformer 能够学习到 RNA 折叠过程的生物物理模型。

Jul, 2023

基于展开算法学习的 RNA 次级结构预测

我们提出了一种端到端的深度学习模型 E2Efold，用于 RNA 二级结构预测，可以有效地考虑问题中的固有约束，并通过约束规划的未卷积算法作为深度结构的模板强制实施约束，全面实验表明，E2Efold 具有优越的性能：相对于之前的 SOTA，特别是对于伪结节数量结构的预测具有显著的改进，同时推断时间也不会慢于最快的算法。

Feb, 2020

使用基于 Transformer 的深度学习模型来进行 RNA 二级结构预测

讨论了 RNA 和 RNA 的二级结构及其预测的基本概念，以及机器学习技术在预测生物大分子结构中的应用，并提出了基于 ResNet 的 RNA 三级结构预测算法和打分模型。

Apr, 2024

基于三级结构生成的 RNA 设计

通过细胞的 3D 生物大分子和人工智能技术的学习，RNA 的 Tertiary 结构建模是一个关键问题，该研究展示了该模型的有效性，有望在 RNA 的设计方面提供更大的帮助。

Jan, 2023

使用长短期记忆网络进行蛋白质二级结构预测

本文提出了一种基于双向长短期记忆细胞（LSTM）的循环神经网络模型来预测蛋白质的二级结构，使用 CB513 数据集评估，结果显示在 8 个类别中具有更好的性能（0.674）比现有技术（0.664）好。

Dec, 2014

多样化神经网络结构高质量预测蛋白质 Q8 二级结构

利用机器学习方法，通过构建神经网络模型和使用最新的建模方法对蛋白质二级结构的预测结果进行了研究和探讨，实验结果表明，模型精度达到 70.7％。通过完整地开放训练数据及代码，为领域内可重复性研究树立了良好标准。

Nov, 2018

α-HMM: RNA 折叠的图形模型

用新的任意阶隐马尔可夫模型（α-HMM）对 RNA 二级结构进行建模，通过模拟受历史上较远事件影响的随机事件，适合描述核苷酸之间的长程典型碱基配对，构成 RNA 二级结构，并且与之前的复杂扩展相比，α-HMM 具有对随机过程中一个事件如何影响另一个事件的限制，从而能够高效地预测包括伪结在内的 RNA 二级结构。

Jan, 2024

蛋白质三维图形结构学习用于稳健基于结构的蛋白质性质预测

通过研究，我们发现当利用 AI 工具（如 AlphaFold2）预测的蛋白质结构时，现有的方法在预测准确性上存在明显的下降，我们将该现象归因于结构表示学习的结构嵌入偏差。为了解决这个问题，我们提出了一种蛋白质结构嵌入对齐优化框架（SAO），并确定了一个稳健蛋白质性质预测的蛋白质三维图结构学习问题（PGSL-RP3），通过大量实验证明了我们的框架在改进预测结构和实验结构的性质预测方面既适用于各种模型，又有效果。

Oct, 2023

rnaglib 中基于 3D 的 RNA 功能预测工具

通过 rnaglib，我们使用 RNA 3D 结构数据集训练监督和无监督的机器学习模型来预测功能。

Feb, 2024