MIRACLE团队在RNA结构计算领域取得新进展

近日，中国科学技术大学生物医学工程学院医学影像智能与机器人（MIRACLE) 研究中心在 RNA 二级结构预测上面取得新进展，相关成果 "Deep generalizable prediction of RNA secondary structure via base pair motif energy" 发表在国际著名学术期刊 Nature Communications 上。这一研究获得了国家自然科学基金委、广东医学院开放基金、苏州基础研究项目的资助。中国科大生医工学院博士生朱河勤为第一作者，周少华教授和熊鹏研究员为该文章共同通讯作者。

深度学习方法在 RNA 二级结构预测任务上，对于同家族 RNA 序列展现出卓越性能，但对于未知 RNA 家族的泛化能力仍表现较差，这限制着二级结构预测的进一步提升。本研究利用熊鹏研究员构建的统计物理能量力场 BRiQ 通过从头预测构建 RNA 模体三级结构，创建了一个涵盖所有局部相邻三碱基对完整空间的碱基对模体库，并记录相应碱基对模体的物理统计热力学能量。基于此碱基对模体数据库，我们进一步设计了 BPfold，一种将物理先验知识融入到RNA二级结构预测的深度学习方法。该方法将 Transformer 和卷积网络结合，在计算自注意力矩阵的时候融入卷积网络提取的能量矩阵信息，从而学习 RNA 序列与碱基对模体能量之间的关系。在同家族和不同家族的 5 个数据集上的实验表明，BPfold 在预测精度和泛化能力方面均显著优于现有前沿方法。模型进一步为每个预测结构提供一个参考的置信因子，用于评估模型预测结构的可靠性。本研究为整合物理先验知识与深度学习方法提供了新思路，有助于推动RNA结构与功能的发展。

文章链接： https://doi.org/10.1101/2024.10.22.619430