aliFreeFoldMulti: alignment-free method to predict secondary structures of multiple RNA homologs
Notice bibliographique
Résumé
Predicting RNA structure is crucial for understanding RNA's mechanism of action. Comparative approaches for the prediction of RNA structures can be classified into four main strategies. The three first-align-and-fold, align-then-fold and fold-then-align-exploit multiple sequence alignments to improve the accuracy of conserved RNA-structure prediction. Align-and-fold methods perform generally better, but are also typically slower than the other alignment-based methods. The fourth strategy-alignment-free-consists in predicting the conserved RNA structure without relying on sequence alignment. This strategy has the advantage of being the faster, while predicting accurate structures through the use of latent representations of the candidate structures for each sequence. This paper presents aliFreeFoldMulti, an extension of the aliFreeFold algorithm. This algorithm predicts a representative secondary structure of multiple RNA homologs by using a vector representation of their suboptimal structures. aliFreeFoldMulti improves on aliFreeFold by additionally computing the conserved structure for each sequence. aliFreeFoldMulti is assessed by comparing its prediction performance and time efficiency with a set of leading RNA-structure prediction methods. aliFreeFoldMulti has the lowest computing times and the highest maximum accuracy scores. It achieves comparable average structure prediction accuracy as other methods, except TurboFoldII which is the best in terms of average accuracy but with the highest computing times. We present aliFreeFoldMulti as an illustration of the potential of alignment-free approaches to provide fast and accurate RNA-structure prediction methods.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».