NuFold是一个端到端网络,可以从RNA序列预测其全原子三级结构。NuFold与AF2共享深度学习架构的基本框架,该框架由三个主要模块组成:第一个模块处理输入数据,第二个模块是Evoformer块,用于生成为目标序列收集的多序列比对(MSA)和残基对信息的嵌入,最后一个模块是结构模块,用于构建目标RNA的三维(3D)结构模型。对于输入的...
RhoFold+ 作为一种快速准确的 RNA 3D 结构预测方法，可能会增强基于 RNA 的药物设计、合成生物学应用以及科学家对 RNA 在细胞过程中的作用的理解。此外，为 RhoFold+ 开发的 RNA 语言模型可以独立应用，从而协助其他下游 RNA 应用 。RhoFold+ 与深度学习方法有几个共同的局限性。它依赖于 MSA，而 MSA 通常不...
rnafold(Seq) predicts and displays the secondary structure (in bracket notation) associated with the minimum free energy for the RNA sequence, Seq, using the thermodynamic nearest-neighbor approach. Note For long sequences, this prediction can be time consuming. For example, a 600-nucleotide seq...
RhoFold+ 在单链 RNA 建模方面表现出很高的准确性,在 RNA 家族和类型之间具有出色的泛化能力,同时还能够捕捉螺旋间夹角(IHA)和二级结构等局部特征。 对RNA-Puzzles 和 CASP15 天然RNA 靶标的回顾性评估表明,RhoFold+ 优于包括人类专家组在内的现有方法。 相关研究以「Accurate RNA 3D structure prediction using...
对RNA-Puzzles 和 CASP15 天然 RNA 靶标的回顾性评估表明,RhoFold+ 优于包括人类专家组在内的现有方法。 相关研究以「Accurate RNA 3D structure prediction using a language model-based deep learning approach」为题,于 11 月 2...
关于RNA 二级结构的预测工具目前已经有很多了。基于 Ufold 的原始文献,作者比较了多个 RNA 二级结构预测工具。相比较而言 UFold 的表现还是不错的。所有有需要预测二级结构的情况,可以尝试使用 UFold 工具。 [1]: UFold: fast and accurate RNA secondary structure predictio...
Automated end-to-end platform for RNA 3D structure prediction RNA 3D结构预测的自动化端到端平台 Para_01 RhoFold+ 的开发受到了 RNA 特定知识和现有 RNA 三维结构数据限制的指导。 为了构建我们的训练数据集,我们从 PDB 中整理了所有可用的 RNA 三维结构,使用了 BGSU 代表性的 RNA 结构集合(2022-04-13 ...
RNAfold对dangling end的处理有两点:1.不确定的dangling end如果对相邻两侧的螺旋体都产生影响的话将被计算;2.在MFE预测后能量值将被修正。 附wikipedia上的词条:List of RNA structure prediction software RNAfold帮助文档: NAME RNAfold - calculate secondary structures of RNAs ...
通过结合深度学习和语言模型的力量,RhoFold+实现了对RNA 3D结构的高效预测,克服了传统方法的瓶颈,为RNA功能和应用的深入研究开辟了新天地。在接下来的章节中,我们将深入探讨RhoFold+的技术原理、模型架构及其在RNA结构预测中的突破性成果。(11月21日Nature Methods “Accurate RNA 3D structure prediction using a ...
然后，计算出的 SHAPE 值被用作最近称为 GTfold 的热力学模型的软约束。根据研究人员的描述，这种方法达到了很高的准确性。然而这种方法仍然不是一个完整的端到端 RNA 二级结构预测方法。此外，该方法基于 GTfold 预测 RNA 二级结构，SHAPE 值仅作为补充信息，以提高 GTfold 的预测精度。近年来，深度学习在计算机...