SARNA-Predict: A Study of RNA Secondary Structure Prediction Using Different Annealing Schedules
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an algorithm for RNA secondary structure prediction based on simulated annealing (SA) and also studies the effect of using different types of annealing schedules. SA is known to be effective in solving many different types of minimization problems and for being able to approximate global minima in the solution space. Based on free energy minimization techniques, this permutation-based SA algorithm heuristically searches for the structure with a free energy value close to the minimum free energy DeltaG for that strand, within given constraints. Other contributions of this paper include the use of permutation-based encoding for RNA secondary structure and the swap mutation operator. Also, a detailed study of the convergence behavior of the algorithm is conducted and various annealing schedules are investigated. An evaluation of the performance of the new algorithm in terms of prediction accuracy is made via comparison with the dynamic programming algorithm mfold for thirteen individual known structures from four RNA classes (5S rRNA, Group I intron 23 rRNA, Group I intron 16S rRNA and 16S rRNA). Although dynamic programming algorithms for RNA folding are guaranteed to give the mathematically optimal (minimum energy) structure, the fundamental problem of this approach seems to be that the thermodynamic model is only accurate within 5-10%. Therefore, it is difficult for a single sequence folding algorithm to resolve which of the plausible lowest-energy structure is correct. The new algorithm showed comparable results with mfold and demonstrated a slightly higher specificity
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».