http://rna.tbi.univie.ac.at//cgi-bin/RNAWebSuite/RNAfold.cgi 官网提供了在线服务,只需要上传fasta格式的序列即可,示意如下 默认参数会输出以下两种二级结构 1. optimal secondary structure 最佳二级结构,保证对应的自由能最小,最小自由能简称MFE, 结果示意如下 2. centroid seco
RNAfold预测RNA二级结构,主要靠的是最小自由能原理。简单讲,RNA分子就像个爱“偷懒”的家伙,在折叠形成二级结构时,会自动找一种让自己最稳定的状态,而这种状态就是自由能最低的结构。自由能就好比是衡量RNA结构稳定性的一把尺子,数值越低,结构越稳定。 RNA二级结构是由像A - U、G - C 、G - U这样的碱基...
http://rna.tbi.univie.ac.at/cgi-bin/RNAfold.cgi 软件首页如下: Step1: 将需要研究的RNA序列复制粘贴到文本框中,点击右下角的提交按钮。 Step2: 软件开始进入计算程序…… Step3: 稍等片刻,网页跳转至结果界面…… Step4: 结果导出: 二级结构可视化效果可以自行选择,可以勾选图形参数选择效果。 然后点击图形...
UFold--RNA secondary structure prediction: https://ufold.ics.uci.edu/ UFold 的使用也是很简单的,只要提供想要预测的 RNA fasta 序列即可。 输入完成之后,点击Submit即可得到预测的预测的 RNA 的二级结构。 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...
论文提出的端到端深度学习模型 E2Efold 可用于预测 RNA 二级结构,该模型能有效地考虑 RNA 二级结果计算预测问题中的固有约束条件。E2Efold 的核心思想是直接预测 RNA 碱基配对矩阵,并能使用一个展开式算法进行约束编程以作为深度架构强制执行约束的模板。
这里，作者提出了一种基于深度学习的RNA 二级结构预测方法(UFold)，其结合类似图像的 RNA 序列表示和卷积神经网络 (FCN) ，能够直接根据注释数据和碱基配对规则进行学习并预测。作者在家族内和跨家族 RNA 数据集上对 UFold 的性能进行了基准测试，发现在家族内数据集上显著优于其他方法，在不同的 RNA 家族上也...
网址:http://rna.tbi.univie.ac.at//cgi-bin/RNAWebSuite/RNAfold.cgi 默认参数会输出以下两种二级结构: optimal secondary structure。最佳二级结构,保证对应的自由能最小,最小自由能简称MFE, 结果示意如下 centroid secondary structure。自由能表征改变这个结构需要注入的能量大小,对应的数值越小,该结构越稳定。
一款在线的RNA二级结构预测软件,特点:操作简单,速度快。可直接搜索RNA fold web server, 也可以输入网址:http://rna.tbi.univie.ac.at/cgi-bin/RNAWebSuite/RNAfold.cgi 1.打开软件网址,首页如下图所示 2.输入待预测的RNA序列(本文使用interferon beta mRNA作为示例),点击右下角绿色按钮提交结果 ...
在新冠疫情防控中，蚂蚁金服的研究团队提出了一个名为E2Efold的端到端深度学习模型，用于精确预测RNA二级结构，这对于病毒研究、药物筛选和疫苗设计等领域具有重大意义。E2Efold相较于传统方法，不仅在预测新冠病毒RNA二级结构上表现出色，缩短了预测时间，还能够更全面地考虑二级结构的复杂性，如假结结构，...
1. RNA fold web server预测二级结构的原理。该网站采用了两种算法来预测二级结构,包括最小自由能算法以及比较序列分析。重点介绍一下最小自由能算法。自由能,即破坏RNA分子二级结构中的氢键所需要的能量值。RNA 分子结构之所以能够稳定,其原因就是碱基配对造成了能量的降低。因此,最小自由能算法认为,自由能趋向最小...