CONTRAfold — это метод предсказания вторичной структуры РНК, основанный на условных лог-линейных моделях (CLLM), представляющих собой гибкий класс вероятностных моделей, использующих дискриминативное обучение и богатое представление признаков. В отличие от традиционных термодинамических моделей, таких как SCFG, CONTRAfold обучается напрямую на данных, что позволяет ему достигать высокой точности предсказания структуры для одиночных последовательностей РНК.
Метод был представлен в 2006 году и с тех пор зарекомендовал себя как эффективный инструмент для предсказания вторичной структуры РНК без использования физических моделей. CONTRAfold применяет обучаемые признаки, аналогичные тем, что используются в термодинамических моделях, и достигает высокой точности предсказания структуры для одиночных последовательностей РНК.
- Использует условные лог-линейные модели (CLLM) для предсказания структуры РНК.
- Обучается напрямую на данных, что позволяет учитывать сложные зависимости в структуре РНК.
- Не требует использования термодинамических параметров, характерных для традиционных методов.
- Достигает высокой точности предсказания структуры для одиночных последовательностей РНК.
- Предоставляет открытый исходный код, доступный для использования и модификации.