ViennaRNA工具集中RNAalifold将支持多序列SHAPE参数定制化

ViennaRNA工具集中RNAalifold将支持多序列SHAPE参数定制化

在RNA结构预测领域，ViennaRNA工具包是应用最广泛的软件套件之一。其中RNAalifold作为基于多序列比对的RNA二级结构预测工具，能够利用序列保守性信息显著提高预测准确性。近期开发团队确认，该工具即将迎来一个重要功能升级——支持为比对序列中的不同成员分别指定SHAPE化学修饰数据的校正参数。

背景技术

SHAPE（Selective 2'-Hydroxyl Acylation analyzed by Primer Extension）化学探针数据是当前提高RNA结构预测精度的关键实验数据。这类数据通过测量RNA骨架2'-OH的反应活性，能够反映核苷酸的配对状态。在计算模型中，通常需要将原始反应活性值转换为假能量项，这个转换过程需要两个关键参数：

• 斜率（slope）：控制反应活性对能量贡献的强度
• 截距（intercept）：设定反应活性的基线阈值

现有技术限制

当前RNAalifold实现中，当用户提供SHAPE数据时，所有比对序列必须使用相同的斜率/截距参数。这在实际应用中存在明显局限：

1. 不同实验室可能使用不同SHAPE试剂（如NMIA、1M7等），这些试剂具有不同的反应特性
2. 实验条件差异（温度、离子浓度等）也会影响参数选择
3. 跨物种比较时，RNA修饰差异可能需要不同的参数校正

技术改进方案

开发团队在代码库的dev分支中已经实现了突破性改进：

• 允许为比对中的每个序列独立指定(slope, intercept)参数组
• 保持向后兼容，未指定时使用全局默认参数
• 参数传递接口与现有工作流保持一致性

应用价值

这一改进将使得：

1. 整合跨平台实验数据成为可能，提高meta分析质量
2. 更精确地处理进化距离较远的同源RNA比对
3. 支持复杂实验设计下的结构比较研究
4. 为RNA结构预测提供更灵活的约束条件

技术展望

该功能的加入标志着ViennaRNA工具包在整合实验数据方面又迈出重要一步。未来可能的发展方向包括：

• 自动化参数优化流程
• 与其它实验数据（如DMS、CMCT）的协同整合
• 机器学习辅助的参数选择策略

这一更新预计将随ViennaRNA的下个稳定版本发布，为RNA结构生物学家提供更强大的分析工具。用户可关注项目更新动态以获取最新进展。