检索结果-南通市图书馆

Prediction of RNA secondary structure with pseudoknots using coupled deep neural networks

Biophysics Reports 2020年第4期6卷 146-154页

作者： Kangkun Mao Jun Wang Yi Xiao School of Physics and Key Laboratory of Molecular Biophysics of the Ministry of Education Huazhong University of Science and Technology

Noncoding RNAs play important roles in cell and their secondary structures are vital for understanding their tertiary structures and functions. Many prediction methods of RNA secondary structures have been proposed but it is still challenging to reach high accuracy, especially for those with pseudoknots.Here we present a coupled deep learning model, called 2 dRNA, to predict RNA secondary structure. It combines two famous neural network architectures bidirectional LSTM and U-net and only needs the sequence of a target RNA as input. Benchmark shows that our method can achieve state-of-the-art performance compared to current methods on a testing dataset. Our analysis also shows that 2 dRNA can learn structural information from similar RNA sequences without aligning them.

关键词： RNA secondary structure prediction Deep learning minimum free energy

来源：

同方期刊数据库评论

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：