基于主副浸�集的 RNA 聚类与多尺度校正方法

RNA 结构确定是理解其生物功能的关键步骤，但重构过程常面临原子碰撞等挑战，可能导致模型不准确。为此，我们提出一种基于主副浸�集（PSM）的方法用于 torus 上的 RNA 数据分析。该方法提供了准确的低维特征表示，克服了先前基于 torus 方法的局限。将 PSM 与 DBSCAN 结合，我们提出一种新型聚类技术，即基于主副浸�集的 DBSCAN（PSM-DBSCAN）。我们的方法在聚类准确率方面取得优异成绩，并对噪声具有更强鲁棒性。此外，我们将该方法用于多尺度校正，有效解决了 RNA 主链在微观和中尺度尺度上的原子碰撞问题。广泛的仿真和比较研究表明，我们的方法在精度和可扩展性方面显著优于现有方法，为纠正复杂 RNA 结构及其在结构生物学和生物信息学中的应用提供了稳健的基础。