11、基于拓扑质心和树编辑距离的RNA二级结构比较方法

基于拓扑质心和树编辑距离的RNA二级结构比较方法

1. 引言

RNA是将遗传信息从DNA传递到蛋白质的重要生物分子。一些转录本,如核糖体RNA和转运RNA,无需翻译成蛋白质就能发挥作用。近年来,研究发现许多功能性非编码RNA在基因表达调控等方面发挥着重要作用。在生物信息学领域,由于RNA的结构和功能密切相关,通过比较RNA结构来预测其功能的方法被广泛采用。然而,分析RNA的三维结构在生物实验和计算实验中都非常困难,因此RNA二级结构常被用作适合计算处理和结构分析的数学表示。

但大多数现有的RNA二级结构分析方法不支持具有假结结构的RNA。假结是RNA二级结构中的一种特殊折叠模式,在生物体内发挥着重要作用。然而,与通常的碱基配对模式不同,假结不是嵌套的,这使得在计算机上处理具有假结的RNA极其困难。实际上,预测和比对具有假结的RNA二级结构都是非确定性多项式时间困难(NP - 困难)问题。因此,为了高效计算,假结结构常常被忽略或转换为无假结结构。

在二级结构比较中,处理具有假结的RNA也很困难。一般的方法是将其转换为树结构进行比较,但假结的结构复杂性使得这一过程变得困难。许多RNA比较算法仅限于无假结的结构,能够处理任意假结结构的二级结构的方法很少。本文将介绍一种新开发的实用算法,用于比较具有假结的RNA二级结构。该算法基于PEELING算法对表示RNA二级结构的输入平面图进行拓扑质心识别,并结合树编辑距离。

2. 材料

我们提供了一个名为planeGraph2tree的工具,它可以将输入的平面图转换为拓扑质心树,并基于树编辑距离进行比较。该工具可以从GitHub(https://github.com/feiqiwang/planeGra

植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
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