针对利用经典的随机上下文无关文法(SCFG)等模型对RNA(R ibonucle ic ac id)二级结构进行预测时,存在计算复杂性问题,该文给出了RNA二级结构的“新二级结构单元标签”(N SSEL)表示,相应提出了一种新的RNA二级结构预测的神经网络方法。这种二级结构的N SSEL表示格式很容易转换成常用的CT格式。基于tRNA数据集的实验表明,在完全相同的训练与测试数据集下,该方法,较之性能最好的B JK与BK 2等SCFG模型,其预测精度与相关系数都有所提高,证明了所提方法的可行性与有效性。由于神经网络启发式方法不存在计算时间复杂性问题,因此可望将此法用于预测SCFG等算法难以处理的大于1 000个碱基的长RNA序列的折叠问题。
