論文の概要: Deciphering RNA Secondary Structure Prediction: A Probabilistic K-Rook Matching Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14041v4
• Date: Fri, 31 May 2024 14:18:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 21:00:54.993572
• Title: Deciphering RNA Secondary Structure Prediction: A Probabilistic K-Rook Matching Perspective
• Title（参考訳）: RNA二次構造予測の解読:確率論的K-Rookマッチングの観点から
• Authors: Cheng Tan, Zhangyang Gao, Hanqun Cao, Xingran Chen, Ge Wang, Lirong Wu, Jun Xia, Jiangbin Zheng, Stan Z. Li,
• Abstract要約: RFoldは、与えられたシーケンスから最もよく一致するK-Rook解を予測する方法である。 RFoldは、最先端のアプローチよりも競争性能とおよそ8倍の推論効率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.3632827588974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The secondary structure of ribonucleic acid (RNA) is more stable and accessible in the cell than its tertiary structure, making it essential for functional prediction. Although deep learning has shown promising results in this field, current methods suffer from poor generalization and high complexity. In this work, we reformulate the RNA secondary structure prediction as a K-Rook problem, thereby simplifying the prediction process into probabilistic matching within a finite solution space. Building on this innovative perspective, we introduce RFold, a simple yet effective method that learns to predict the most matching K-Rook solution from the given sequence. RFold employs a bi-dimensional optimization strategy that decomposes the probabilistic matching problem into row-wise and column-wise components to reduce the matching complexity, simplifying the solving process while guaranteeing the validity of the output. Extensive experiments demonstrate that RFold achieves competitive performance and about eight times faster inference efficiency than the state-of-the-art approaches. The code and Colab demo are available in \href{http://github.com/A4Bio/RFold}{http://github.com/A4Bio/RFold}.
• Abstract（参考訳）: リボ核酸(RNA)の二次構造は、その第3次構造よりも安定しており、細胞内でアクセスしやすく、機能的な予測に不可欠である。 ディープラーニングはこの分野で有望な結果を示しているが、現在の手法は一般化の貧弱さと複雑さに悩まされている。 本研究では,RNA二次構造予測をK-Rook問題として再構成し,その予測プロセスを有限解空間内での確率的マッチングに単純化する。 この革新的な観点から、与えられたシーケンスから最も一致するK-Rook解を予測するための、単純で効果的な方法であるRFoldを導入する。 RFoldは、確率的マッチング問題を行ワイドおよび列ワイドのコンポーネントに分解して、マッチングの複雑さを低減し、出力の有効性を保証しながら解決プロセスを簡素化する2次元最適化戦略を採用している。 RFoldは最先端の手法よりも競争性能と推論効率を約8倍に向上することを示した。 コードとColabのデモは \href{http://github.com/A4Bio/RFold}{http://github.com/A4Bio/RFold} で公開されている。

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