基于迁移学习和热力学集模型的 RNA 结构比对器

安装

本项目主要使用 Rust 编写，Rust 是一种系统编程语言。您需要安装 Rust 组件，即 rustc（Rust 编译器）、cargo（Rust 包管理器）和 Rust 标准库。访问 Rust 网站 了解更多关于 Rust 的信息。您可以使用以下单行命令安装 Rust 组件：

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

上述安装是通过 Rustup 完成的，Rustup 可以轻松切换正在使用的编译器。您可以使用以下方法安装 ConsAlign：

# AVX, SSE, and MMX enabled for rustc
# Another example: RUSTFLAGS='--emit asm -C target-feature=+avx2 -C target-feature=+ssse3 -C target-feature=+mmx -C target-feature=+fma'
RUSTFLAGS='--emit asm -C target-feature=+avx -C target-feature=+ssse3 -C target-feature=+mmx' \
  cargo install consalign

按照以下方法检查您是否已正确安装 ConsAlign：

# Its available command options will be displayed.
consalign

使用您的训练数据训练 ConsAlign

要训练 ConsAlign，您首先需要安装 ConsTrain，ConsTrain 是 ConsProb（ConsAlign 的后端）的训练工具。然后，您将 ConsTrain 的训练数据传递给 ConsTrain 并使用训练参数安装 ConsAlign。您可以按照以下方法执行上述训练方案：

git clone https://github.com/heartsh/consalign \
  --recurse-submodule=consprob-trained
cd consalign/consprob-trained/scripts
./constrain_using_your_data.sh \
  train_data_dir_path train_log_file_path

Docker 沙盒

我提供了 基于 Docker 的 RNA 软件及其说明，以便您可以轻松地重新运行我的计算实验。

方法摘要

ConsProb-Turner 和 ConsProb-trained 分别使用 Turner 的模型和 CONTRAfold 模型，在 RNA 成对结构比对中推断稀疏后验匹配/碱基配对概率。此存储库提供了 ConsAlign，这是一个结合了 ConsProb-Turner 和 ConsProb-trained 的迁移学习 RNA 结构比对器。当您运行 ConsAlign 时，它会自动通过最大化期望成对分数来确定其比对预测超参数。

作者

Heartsh

许可证

版权所有 (c) 2018 Heartsh
根据 MIT 许可证 许可。