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ICML2023 | 分子关系学习的条件图信息瓶颈

今天为大家介绍的是来自韩国科学技术院的一篇分子关系学习的论文。分子关系学习是一种旨在学习分子对之间相互作用行为的方法,在分子科学领域引起了广泛关注,具有广泛的应用前景。最近,图神经网络在分子关系学习中取得了巨大成功,通过将分子建模为图结构,并考虑两个分子之间的原子级相互作用。尽管取得了成功,但现有的分子关系学习方法往往忽视了化学的本质,即化合物由多个子结构组成,这些子结构会引起不同的化学反应。在本文中,作者提出了一种新颖的关系学习框架,称为CGIB,通过检测其中的核心子图来预测一对图之间的相互作用行为。其主要思想是,在给定一对图的情况下,基于条件图信息瓶颈的原理,从一个图中找到一个子图,该子图包含关于当前任务的最小充分信息,并与配对图相互关联。作者认为其方法模拟了化学反应的本质,即分子的核心子结构取决于它与其他分子的相互作用。在各种具有实际数据集的任务上进行的大量实验表明,CGIB优于现有的基准方法。

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RIsearch2使用方法-预测RNA-RNA互作(sRNA的靶基因)

非编码RNA经常和其它RNAs形成配对(双链)发挥其作用。这些RNA-RNA相互作用都是建立在碱基互补配对的基础上,两个RNA序列之间的高度互补是这种相互作用的强有力预测基础。RIsearch2是RNA-RNA相互作用预测工具,可以在给定的query和target序列之间形成互补定位。使用基于suffix arrays的seed-and-extend框架,RIsearch2可以发现RNA-RNA相互作用关系,这种发现可以基于基因组或转录组。类似之前的 RIsearch,RIsearch2也使用基于di-nucleotides to approximate nearest-neighbor energy parameters的修正Smith-Waterman-Gotoh algorithm算法。然而,不是执行整个序列比对,RIsearch2关注种子区域的完美互补并且向两端延伸。 用户定义的seed and extension constraints 使得 RIsearch2 可应用于所有类型的RNA-RNA相互作用预测。

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