这篇文章介绍了 CaCoFold-R3D，这是一种用于 RNA 结构预测的新型概率语法模型。该方法独特地将 RNA 三维 (3D) 基序的预测与 RNA 二级结构（包括规范螺旋和假结）的预测 “同步进行”。CaCoFold-R3D 通过利用 进化信息（特别是比对中的共变）来可靠地识别规范螺旋，并进一步限制通常不共变的 3D 基序的位置。这种计算高效的模型可以识别大量已知的 3D 基序，并适用于各种环区域，为 全原子结构预测和 指导药物靶点设计提供了有价值的输入。该研究强调，与不整合进化信息的现有方法相比，利用共变信息可以 显著提高预测准确性并降低假阳性率。

References:

Karan A, Rivas E. All-at-once RNA folding with 3D motif prediction framed by evolutionary information[J]. Nature Methods, 2025: 1-13.

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Releasedatum: 8-11-2025 14:30:00