基于玻尔兹曼系综质心的RNA-RNA相互作用结构预测

新一代高通量测序技术使得全基因组转录组学的到来成为可能。这一进展，加上近期调控性非编码RNA的发现，迫切需要快速准确的算法来预测RNA-RNA相互作用的概率和结构。尽管已有算法可以预测两种核酸的最小自由能相互作用二级结构，但利用碱基对概率信息来改进相互作用结构预测的工作却很少。本文提出了一种预测相互作用结构玻尔兹曼系综汉明质心的算法。我们还提出了一种从该系综中高效采样相互作用结构的算法。我们的采样算法采用了一种平衡的索引遍历方案，改进了Ding-Lawrence采样算法的运行时间。Ding-Lawrence采样算法的时间复杂度为$O(n^2m^2)$，而我们的算法时间复杂度为$O((n+m)^2\log(n+m))$，其中$n$和$m$是输入链的长度。我们在新版本的{\tt piRNA}中实现了我们的算法，并将我们的结构预测结果与竞争对手进行了比较。我们的质心预测平均优于竞争对手的最小自由能预测算法。