质心法:受类别驱动的RNA二级结构预测方法

摘要

RNA二级结构预测问题是计算分子生物学中的一个重要问题.目前的RNA二级结构预测模型和算法都是把待测结构RNA的一级序列作为输入,仅根据输入的序列预测其二级结构.这样做丢失了待测RNA的类别信息,进而无法利用同类别RNA二级结构的保守性.在实际的生物学研究中,对于关心二级结构的RNA,其类别往往是已知的.本文提出一种新的RNA二级结构预测思路:结合类别信息、根据已知的近似形状细化RNA的二级结构.这种方法尤其适用于长度较短、保守性好的非编码RNA.该方法的一个关键问题是如何将一个序列按照近似的形状进行折叠.为此本文首次提出了茎区的"质心"和"质心距"的概念,并且给出了一个结合了Hopfield网络和类别信息的RNA二级结构预测算法.实验表明本文提出的方法在所测试ncRNA分子上效果好于目前的方法.