Learning RNA structure prediction from crowd-designed RNAs.
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DOI：
10.1038/s41592-022-01607-y
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发表时间：
2022-10
期刊：
影响因子：
48
通讯作者：
Das, Rhiju
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wayment-Steele, Hannah K.;Das, Rhiju
由公民科学家设计并在高通量实验中进行探测的RNA分子突显了RNA折叠算法在预测RNA结构集合的能力方面的差异。这些数据集被用来训练一种新的算法，该算法在一组独立的数据集上表现出了更好的性能，包括在细胞中探测的病毒基因组RNA和mRNA。
RNA molecules designed by citizen scientists and probed in high-throughput experiments highlighted discrepancies among RNA folding algorithms in their ability to predict RNA structure ensembles. These datasets were used to train a new algorithm that demonstrated improved performance in a collection of independent datasets, including viral genomic RNAs and mRNAs probed in cells.
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DOI：
10.1073/pnas.2112979119
发表时间：
2022-05-03
影响因子：
11.1
作者：
通讯作者：
--
DOI：
10.1073/pnas.1313039111
发表时间：
2014-02-11
影响因子：
11.1
作者：
Lee, Jeehyung;Kladwang, Wipapat;Das, Rhiju
通讯作者：
Das, Rhiju
影响因子：
5.8
作者：
Do, Chuong B.;Woods, Daniel A.;Batzoglou, Serafim
通讯作者：
Batzoglou, Serafim
影响因子：
1.9
作者：
NUSSINOV, R;PIECZENIK, G;KLEITMAN, DJ
通讯作者：
KLEITMAN, DJ