[Brief. Bioinformatics | 论文简读] 基于知识的BERT：像计算化学家一样提取分子特征的方法

简读分享 | 赵晏浠 编辑 | 赵晏浠

论文题目

Knowledge-based BERT: a method to extract molecular features like computational chemists

论文摘要

RNA分子可以形成可以调节其定位和功能的二级和三级结构。使用酶促或化学探测以及高通量测序，可以在整个转录组中绘制二级结构。然而，一个限制因素是只能获得总体平均值，因为每次读取都是独立的测量值。尽管最近使用长读长测序来确定 RNA 结构，但这些方法仍然使用跨链的聚合信号来检测结构。对总体进行平均还意味着只能获得有关分子间结构异质性或每个分子内依赖性的有限信息。在这里，我们提出了单分子结构测序 (SMS-seq)，它将结构探测与天然 RNA 测序相结合，通过新的分析方法提供单个分子的非扩增结构图谱。我们使用互信息的新方法支持单分子结构询问。每个 RNA 在多个碱基上进行探测，从而能够发现结构特征的依赖性和异质性。我们还表明，SMS-seq 可以捕获三级相互作用、核糖开关配体结合的动力学和 mRNA 结构特征。

论文链接

https://doi.org/10.1093/bib/bbac131