DotKnot — эвристический программный инструмент для предсказания псевдокнатов в РНК-последовательностях на основе вероятностной матрицы взаимодействий (dot plot). Он разработан как дополнение к классическим методам вторичной структуры РНК, позволяя обнаруживать структурные элементы, не укладывающиеся в классическую модель без перекрывающихся связей, и объединять информацию из матриц парных вероятностей в целостное представление возможных псевдокнатов. DotKnot ориентирован на анализ выводов, получаемых алгоритмами, вычисляющими вероятности образования пар оснований, и на выделение наиболее правдоподобных псевдокнатных мотивов в рамках заданных статистических и эвристических правил.
Исторически инструмент возник как ответ на потребность в надёжных приближённых методах для анализа сложных топологий РНК, когда точные динамические алгоритмы оказываются вычислительно дорогими или неприменимыми. DotKnot не претендует на строгое одномерное оптимальное решение глобальной структуры, а использует пороговую фильтрацию, локальные поисковые процедуры и топологические критерии для выбора кандидатных псевдокнатных участков. В литературе и практических применениях он рассматривается как вспомогательный метод, полезный при интерпретации экспериментов и при подготовке гипотез для последующей детальной валидации.
- Входные данные: вероятностная матрица парных оснований (dot plot) и последовательность РНК.
- Фильтрация по вероятности: выделение значимых пар на основе порогов и статистических критериев.
- Локальный поиск: эвристические процедуры для объединения высоковероятных пар в кандидаты на псевдокнатные мотивы.
- Топологическая верификация: проверка совместимости кандидатов с критериями псевдокнатности (перекрывающиеся пары, вложенность и пересечения).
- Приоритизация: ранжирование кандидатов по суммарной вероятности, длине стемов и согласованности с соседними структурами.
- Гибкость настроек: параметры порогов, максимальных размеров петель и допустимой сложности псевдокната.
- Интеграция с выходами других методов: возможность принимать матрицы вероятностей, сгенерированные различными алгоритмами вторичной структуры.
- Удобство интерпретации: формирование списка альтернативных моделей псевдокнатов для дальнейшей визуальной или экспериментальной проверки.