【摘 要】
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RNA的多种功能是由其基本结构决定的,全面且准确的研究RNA基本结构有助于深入理解RNA在分子生物学中的作用,并且促进RNA生物技术领域的发展。确定RNA的碱基配对状态是进行RNA二级结构预测的第一步,近年来利用高通量探测数据来提高热力学模型预测的准确性是RNA结构测定的研究热点。其中,利用引物延伸选择性2?-羟基酰化（SHAPE）实验获得的结构信息,对RNA二级结构预测模型的准确性有很大的提高。
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RNA的多种功能是由其基本结构决定的,全面且准确的研究RNA基本结构有助于深入理解RNA在分子生物学中的作用,并且促进RNA生物技术领域的发展。确定RNA的碱基配对状态是进行RNA二级结构预测的第一步,近年来利用高通量探测数据来提高热力学模型预测的准确性是RNA结构测定的研究热点。其中,利用引物延伸选择性2?-羟基酰化（SHAPE）实验获得的结构信息,对RNA二级结构预测模型的准确性有很大的提高。这种利用软约束来实现将探测数据与基于热力学的RNA二级结构预测算法集成的实验,相当于在RNA二级结构的标准能量模型中加入合适的伪能量项。通过不同的机器学习技术确定RNA序列中哪些核苷酸在RNA二级结构中是成对的或非成对的问题,本文称之为RNA状态推断,成功的RNA序列状态推断算法可以为有数据导向的最小自由能模型预测RNA二级结构提供辅助信息。这些数据可以通过最小自由能模型整合到RNA二级结构预测中,这种方法被称为预测状态定向最小自由能模型（NNTM）。将这些状态预测转换为合成形状数据（Shape-Data）,用于指导NNTM,可以大幅提高RNA二级结构预测精度,从而为研究RNA更高级结构、改善RNA结构分析算法和分析RNA-RNA相互间作用提供帮助。本篇论文主要研究了生物信息学中关于RNA二级结构预测的最新的研究方向:利用Shape-Data数据作为NNTM的软约束预测RAN二级结构。在这篇论文中我们分析了三个主要的实验依据,1.利用深度学习模型可以进行RNA状态推断;2.状态推断和Shape-Data数据之间可以通过公式进行转换;3.Shape-Data数据拟合结果越好,对NNTM预测RNA二级结构就越准确。根据上述三个研究分析和本文的实验证明,Transformer模型在RNAStralign数据集进行状态推断能够取得优异的表现。本篇论文的实验利用Transformer模型在RNAStralign数据集进行状态推断并通过ACC、PPV、SEN三个指标去评价模型在RNA状态推断上的表现,三项指标均取得90%以上的良好结果,这些实验结果说明利用Transformer模型的多头注意力机制可以很好的学习到RNAStralign数据集上RNA序列之间的关系。尤其是RNAStralign数据集包含了八个家族的RNA序列,序列中长的序列可以包含上千个核苷酸,短的甚至不到一百个核苷酸,能够在RNA序列如此分散的数据集上取得这样的表现,这完全可以证明利用Transformer模型进行状态推断是一个正确的选择,同时证明,寻找一个更佳的模型预测Shape-Data数据,作为软约束在NNTM模型中预测RNA二级结构是一个十分可行的研究方向。
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