吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (2): 613-618.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201502041

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基于局部结构交互的RNA假结预测

刘元宁1，2，艾露露1，2，段云娜1，2，李誌3，田明尧4，张浩1，2   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012；
    2.吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室，长春 130012；
    3.长春理工大学 应用技术学院，长春 130022；
    4.军事医学科学院 军事兽医研究所，长春130122
  • 收稿日期:2013-05-19 出版日期:2015-04-01 发布日期:2015-04-01
  • 通讯作者: 张浩(1971)，男，副教授，博士.研究方向:生物信息学.E-mail:zhangh@jlu.edu.cn
  • 作者简介:刘元宁(1962)，男，教授，博士生导师.研究方向:生物信息学.E-mail:liuyn@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(60971089).

RNA pseudoknot prediction based on local structure interaction

LIU Yuan-ning1,2, AI Lu-lu1,2,DUAN Yun-na1,2,LI Zhi3,TIAN Ming-yao4,ZHANG Hao1,2   

  1. 1.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China;
    2.Symbol Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education,Jilin University,Changchun 130012,China;
    3.College of Applied Technique, Changchun University of Science and Technology, Changchun 130022, China;
    4.Military Veterinary Institute, Academy of Military Medical Science, Changchun 130122,China
  • Received:2013-05-19 Online:2015-04-01 Published:2015-04-01

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摘要： 基于RNA局部结构间的交互作用，提出一种含假结的RNA二级结构预测新方法LIFold。对给定的RNA序列，首先通过能量计算得到不含假结的能量最优结构，然后应用局部结构交互配对生成假结茎区，在已得到的最优结构基础上构建含假结的能量计算模型，最后通过优化算法得到含假结的RNA二级结构。应用该方法基于HotKnots测试数据的敏感性和阳性预测值(PPV)分别达到84%和80%，基于PseudoBase数据库测试数据的敏感性和阳性预测值分别达到78%和73%，与HotKnots、ILM、PknotsRG、IPknot 及FlexStem等知名软件相比较，准确率均有所提高。

关键词: 计算机应用, RNA二级结构, 假结, 最小自由能, 交互配对

Abstract: According to the interaction between local structures of RNA, a new algorithm, named LIFold, is presented to predict RNA secondary structure with pseudoknot. For a given RNA sequence, first, the optimal RNA secondary structure without pseudoknot is generated based on the method of free energy calculation. Then, the pseudoknot stems are obtained using local structure pairing interaction, and an energy calculation model with pseudoknot is established on the basis of the optimal structure. Finally, the RNA secondary structure with pseudoknot is obtained using optimization algorithm. Using the test data of HotKnots, the sensitivity and Positive Predict Value (PPV) reach 84% and 80% respectively. Using the test data based on PseudoBase database, the sensitivity and PPV reach 78% and 73% respectively. Comparing to HotKnots, ILM, PknotsRG IPknot and FlexStem softwares, the accuracy of the proposed algorithm, LIfold, is higher.

Key words: computer application, RNA secondary structure, pseudoknot, minimal free energy, pairing interaction

中图分类号: 

  • TP399
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