深度学习在线工具：JCIM CSAnnotate 化学位移注释RNA结构解决方案
今天给各位分享深度学习在线工具：JCIM CSAnnotate 化学位移注释RNA结构解决方案的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
背景介绍
NMR化学位移对分子中的局部电子环境很敏感，因此它们可以作为结构指纹。从化学位移中直接提取生物分子的结构特性一直是结构生物学的一个长期目标，但从化学位移数据中直接提取RNA结构特性的类似方法受到的关注较少。
CS-Annotate在线访问地址
https://smaltr.org/
演示视频地址
https：//youtu.be/ZfpxLe46SvE
网站首页：
图1是对11个任务进行训练的渐进神经网络（PNN）模型的演示，每个任务都有两个隐藏层。用于训练多任务分类器的数据集由104个RNA的化学位移和结构数据组成。化学位移及原子结构信息分别从BMRB和PDB得到。使用 MC-Annotate 确定每个 RNA除溶剂暴露外的所有结构特性。用POPS 计算残基溶剂可及表面积 (SASAs)。如果残基的 SASA 大于整个训练集的 SASA 值的平均值加上标准差 (SD) 的一半，则将残基定义为溶剂暴露。然后将与单个残基和相邻残基相关的化学位移数据与其注释特性相结合，形成化学位移结构数据集。训练集有 3068 个样本，测试集有 129 个样本。
模型结果
11个任务的平衡精度（balance accuracy）从0.555到0.812不等，均值为0.708，强于多个基线模型。使用整个训练集对PNN进行再训练，并在三个测试RNA的残基的测试集中验证其性能。分类器的性能在训练集上的表现符合交叉验证结果：平衡精度介于0.508和0.971之间，均值为0.734。糖折叠模式的预测精度比其他属性的低。
在氟化核糖开关上的应用
对于单个残基的碱基配对状态，U6、A46、U47被误分为碱基配对，U12、C41、A42、C43、C44被误分为未配对（图2e）。总的来说，该多任务分类器找回了氟化核糖开关中大多数残基的碱基对状态。氟核糖开关中大部分残基的糖苷扭转（χ）处于anti构象，syn构象的G30、high-anti构象的A19、U28和A37除外。有趣的是，这些是分类器预测的最有可能是syn的四个残基（图2f）。在糖褶方面，除A17、U18、A19、U28、C29和A37六个残基外，氟核糖开关中大部分残基为3’-endo糖褶构象。这6个残基，以及A20、A21和C22，被多任务分类器预测为最不可能（p<0.10）处于3’-endo构象的残基（图2a）。根据相对糖褶分类分数，A17和U18被正确识别为更有可能为2’-endo（图2g），尽管它们的绝对分类分数较低（p∼0.31；图2a）。
CS-Annotate的限制
CS-Annotate的一个限制是，因为训练分类器使用化学位移i−3、i −2、i−1、i、i+1、i+2和i+3来估计残基的性质，它的预测只有在无分配间隙的情况下才有意义，即对RNA中每个残基中一些不可交换的1H和1C原子有指定的化学位移。
为了与基于结构的注释工具如MC-Annotate所使用的糖褶分类方案一致，CS-Annotate输出了许多糖褶状态预测。然而，在某些情况下，用户可能会对更粗粒度的预测很感兴趣。为了实现这一点，用户可以对CS-Annotate的预测进行粗粒化，例如，将残基分类为C3-endo。
结论
参考文献
Zhang K, Abdallah K, Ajmera P, Finos K, Looka A, Mekhael J, Frank AT. CS-Annotate: A Tool for Using NMR Chemical Shifts to Annotate RNA Structure. J Chem Inf Model. 2021 Apr 26;61(4):1545-1549. doi: 10.1021/acs.jcim.1c00006. Epub 2021 Apr 2. PMID: 33797909.
用户评论
这个JCIM CSAnnotate 太酷了！之前研究RNA结构的时候总是需要自己手动标注，费时费力不说，还容易出错。现在有了这个在线工具，直接上传序列，就能生成注释文件，省时又省心！希望后面能支持更多类型的注释任务。
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我一直在寻找开源的深度学习工具来分析RNA结构，终于找到了这个JCIM CSAnnotate! 方便操作，功能强大，对标注结果也比较准确。强烈推荐给所有研究RNA结构的研究者们!
有17位网友表示赞同！
对于做RNA结构预测的人来说这款工具简直是福音！一键生成注释文件，可以帮助我们更快更高效地完成研究工作，真希望这类工具能够进一步发展，应用更加广泛!
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其实我一直觉得深度学习在RNA结构分析这个领域的应用还不太成熟，毕竟RNA的三维结构非常复杂，算法想要完全替代人工标注还需要时间。但这款JCIM CSAnnotate已经做得不错了，至少可以帮我省去不少时间和精力。
有6位网友表示赞同！
我也尝试用了一下JCIM CSAnnotate, 感觉还是挺不错的，尤其是它对不同種類の RNA结构的注释能力比较强，能够满足我目前的实验需求。但是希望后续能优化一下它的用户界面，让它更简洁易懂
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这个工具确实好用，可以轻松地生成高质量的RNA结构注释文件。不过对于一些复杂的RNA结构，可能还需要手动进行调整和校正才能达到理想的效果。
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深度学习在线工具真是越来越便捷了！JCIM CSAnnotate这款工具的功能很强大，能够帮助我们快速完成RNA结构注释工作，节省了大量的时间和精力。
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我觉得这个工具还是有一些局限性的，比如它只支持部分物种的RNA序列分析，并且对于一些非标准的RNA结构，它的标注效果不太好。希望后续可以进一步完善其功能。
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这种在线工具确实方便快捷，不再需要下载安装复杂的软件，随时随地都可以进行 RNA 结构注释工作。希望JCIM CSAnnotate能够不断迭代更新，为研究者提供更强更全面的服务！
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这个工具的原理是什么？深度学习是怎么应用到RNA结构注释过程中的？希望能了解更多关于它的技术细节信息。
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看样子这款工具还挺好用，但我还是比较喜欢传统的机器学习方法。不知道深度学习在RNA结构分析领域真的比传统方法好吗？
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之前一直使用手工标注的方式进行RNA结构注释，效率真的很低。JCIM CSAnnotate这个在线工具能直接生成注释文件，效率提升明显，真棒！期待更多类似的工具出现。
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我想了解一下這個JCIM CSAnnotate支持哪些类型的RNA结构？比如长链RNA、小RNA等，不同的类别的RNA结构需要不同的分析方法吧？
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深度学习这个领域发展得越来越快了！现在连RNA结构的注释都能自动化了，可见未来科技的力量太强大了。希望这样的工具能够帮助我们解决更多科研领域的难题!
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对于一些入门研究者来说，这个工具会不会太复杂？需要一定的学习成本才能上手吗？
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这个工具可以用来进行RNA结构预测吗？还是主要用于注释现有的RNA结构数据？我看它介绍里提到了深度学习，感觉应该能应用到结构预测上?
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我觉得这个工具的界面设计还可以改进下，毕竟科研工作者平时都在对着电脑屏幕，交互体验很重要。希望JCIM CSAnnotate能在未来版本中提升用户体验
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用户评论
这款工具能够帮助学生更好地理解复杂的化学位移数据在注释RNA结构中的应用
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对于生物学和化学的学生来说，这是一个强大的资源，能够提高他们对分子级别的分析能力
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JCIM CSAnnotate提供了一种直观的方法来探索深度学习如何用于生物信息学问题
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它展示出了AI在教育领域的潜在价值，特别是在科研和技术整合中的作用
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该工具增强了教学方法，特别是为学生提供了实践应用现代技术的机会
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通过使用JCIM CSAnnotate，学生们可以将理论知识与实际操作相结合，提高学习效率
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它鼓励了跨学科的学习方式，在生物学和计算机科学之间架起了一座桥梁
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JCIM CSAnnotate适用于各个教育层次的学生，能够满足从基础到高级水平的需求
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这款软件是一个宝贵的资源，有助于建立未来科学家对技术驱动的研究方法的了解
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通过实践使用该工具，学生可以提升数据分析技能和批判性思维能力
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JCIM CSAnnotate增强了在线学习体验，让虚拟学习与专业软件工具相结合
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它为教育提供了一个范例：如何将最新的AI技术融入教育过程以提高理解水平
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"工具" JCIM CSAnnotate提供了实际应用情境，让学生在模拟研究环境中学到知识
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它促进了对深度学习和化学计算的创新性探索，特别适用于高级课程或专业培训
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JCIM CSAnnotate是一个资源，可以帮助教育工作者和学生了解如何通过AI分析来解决问题
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对于那些希望在生物信息学领域进一步深造的学生而言，这是不可或缺的学习工具之一
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它展示了数据科学的实践面和对科学研究的重要性，激发了学生对该领域的兴趣和热情
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作为一个教育工具，JCIM CSAnnotate推动了学科交叉合作与知识创新
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通过参与使用该工具，学生能够在学术与技术之间建立联系，提升未来就业竞争力
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