RNADPCompare: An algorithm for comparing RNA secondary structures based on image processing techniques
Notice bibliographique
Résumé
In structural biology, structural chemistry, and bioinformatics, Ribonucleic Acid (RNA) structure comparison is a fundamental problem. It is because structural comparison can facilitate RNA structure prediction and studies in RNA energy landscapes and conformational switches as well. There are many different tools have been proposed for RNA secondary structure comparison. This paper describes and presents a novel algorithm, RNADPCompare, for computing similarity measure of RNA secondary structures. The main idea for this algorithm is to represent the RNA secondary structure as a dot plot, and then process the dot plot as an image. The algorithm will utilize image processing techniques and heuristic understanding of the image properties to compute similarity measure of RNA secondary structures. Since many evolutionary and machine learning algorithms for RNA secondary structure design and prediction rely on good metric for examining structural similarities, therefore this novel metric will make significant contribution to the advances to these algorithms. An evaluation of the algorithm in terms of correlation to the native structure is made. The results from the six sequences of RNA from a variety of sequence lengths and organisms were tested. When comparing with Sfold, the prediction accuracy of using RNADPCompare to compute the difference matrix seems to be very promising. These results demonstrated that RNADPCompare is highly competitive in terms of the processing speed and accuracy when compare to other methods. This supports the use of this algorithm on other research in RNA secondary structure design and prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».