CONTRAfold 2.02 — версия программного инструмента для предсказания вторичной структуры одноцепочечных РНК, основанного на условно-логлинейных моделях (conditional log-linear models, CLLM). В противоположность чисто термодинамическим подходам, которые минимизируют свободную энергию с использованием эмпирических параметров, CONTRAfold использует статистическое обучение и дискриминативную оптимизацию параметров модели на размеченных наборах данных, чтобы напрямую улучшать точность предсказаний структуры. Разработка семейства CONTRAfold началась как альтернатива методам на основе энергетических потенциалов и стохастических контекстно-свободных грамматик, с упором на гибкие признаки и обучение по примерам.
Версия 2.02 представляет собой эволюцию базовой архитектуры: сохранены ключевые идеи условно-логлинейного моделирования и вероятностьно-ориентированные процедуры вывода, при этом внесены улучшения в представление признаков, оценку неопределённости и стабильность алгоритмов обучения. В документации к релизу отмечается акцент на практическом применении для одиночных последовательностей и небольших множеств последовательностей, где важна корректность предсказанных спариваний нуклеотидов и измеримые вероятности альтернативных укладок.
- Модель: условно-логлинейная модель для предсказания пар оснований и непарных позиций с дискриминативной оценкой признаков.
- Обучение: обучение на размеченных структурах с оптимизацией целевой функции, направленной на повышение точности предсказаний (максимизация условной вероятности).
- Особенности признаков: включает признаки, аналогичные термодинамическим элементам (стеки, петли, булочные элементы), а также композиционные и контекстные признаки, расширяющие выразительность модели.
- Вывод и декодирование: вероятностная декодировка для получения наиболее правдоподобной структуры и расчёта апостериорных вероятностей спариваний.
- Оценка неопределённости: предоставление вероятностных оценок для альтернативных укладок и пар оснований, что полезно для анализа вариативности структуры.
- Сравнение с термодинамическими методами: ориентирован на повышение точности предсказаний при сохранении функциональности, близкой к физическим моделям, без явного использования параметров свободной энергии.
- Применение: исследовательский анализ вторичных структур одиночных РНК, поддержка в аннотации последовательностей и подготовке гипотез для экспериментальной валидации.
- Ограничения: как и другие статистические методы, эффективность зависит от качества и объёма обучающих данных; может уступать физическим моделям в специфических биофизических сценариях, если соответствующие признаки не представлены в обучающем наборе.
- Совместимость и интерфейсы: типично распространяется как командная строка и библиотека для интеграции в биоинформатические пайплайны; конкретные детали интерфейса зависят от дистрибутива версии 2.02.
- Документация и прозрачность: релизные заметки обычно содержат описание изменений в признаках и алгоритмах обучения; если подробной информации о версии 2.02 недостаточно, практическое поведение можно оценить на основании общедоступных описаний семейства CONTRAfold и типичных сценариев применения для CLLM-подходов.