AN ALGORITHM FOR THE ENERGY BARRIER PROBLEM WITHOUT PSEUDOKNOTS AND TEMPORARY ARCS
Notice bibliographique
Résumé
We make two new contributions to the problem of calculating pseudoknot-free folding pathways with minimum energy barrier between pairs (Α,Β) of RNA secondary structures. Our first contribution pertains to a problem posed by Morgan and Higgs: find a min-barrier direct folding pathway for a simple energy model in which each base pair contributes -1. In a direct folding pathway, intermediate structures contain only base pairs in Α and Β and are of length |AΔB| (the size of the symmetric difference of the two structures). We show how to solve this problem exactly, using techniques for deconstructing bipartite graphs. The problem is NP-hard and so our algorithm requires exponential time in the worst case but performs quite well empirically on pairs of structures that are hundreds of nucleotides long. Our second contribution shows that for the simple energy model, repeatedly adding or removing a base pair from A U B along a pathway is not useful in minimizing the energy barrier. Two consequences of this result are that (i) the problem of determining the min-barrier pseudoknot-free folding pathway from the space of direct pathways with repeats is NP-hard and (ii) our new algorithm finds the min-barrier pathway not only from the space of direct folding pathways but in fact from the space of direct pathways with repeats.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».