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背景：高通量转录组数据集的迅速扩增，使得开发可扩展工具以识别具有功能的 RNA 二级结构成为迫切需求。基于热力学的折叠方法已得到广泛应用，但由于时间复杂度为 O(n³)，大多数算法无法满足基因组规模数据集所需的可扩展性。方法：我们提出了 ScanFold3，这是 ScanFold 流程的增强版本，旨在优化“Fold”步骤以适应现代计算需求。该版本将共识结构的生成建模为图上的最小完美加权匹配问题。为确保最大程度的可扩展性，我们实现了一种贪心近似算法，并使用 C++ 优化了性能关键组件。结果：对长度最高达 128 kb 的序列进行基准测试表明，与 ScanFold2 相比，ScanFold3 的速度提升了 38 至 129 倍。通过带注释的人类 RNA 进行验证后发现，ScanFold3 的阳性预测值（PPV）有所提高。尤为重要的是，将 ScanFold3 的输出用作全局重新折叠的结构约束时，其在包括 F1 分数在内的所有指标上均优于此前版本。结论：ScanFold3 为表征新型 RNA 和 DNA 序列的热力学特性提供了一种稳健、快速且易于使用的方法。它被设计为高通量生物信息学流程中的高效第一步，能够将染色体尺度的转录组数据精简为稳定结构，以供后续高级分析。
ScanFold3：一种用于识别基因组和转录组中结构化 RNA 靶标的稳健、快速方法 | bioRxiv
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ScanFold3：一种用于识别基因组和转录组中结构化 RNA 靶标的稳健、快速方法
Evelyn
Coppenbarger
，
Abdelraouf O
Dapour
，
Ryan J.
Andrews
，
Walter
Moss
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.10.29.762533
Evelyn Coppenbarger
1
爱荷华州立大学；
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Abdelraouf O Dapour
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摘要
背景。高通量转录组数据集的迅速扩增，使能够规模化识别功能性 RNA 二级结构的工具成为迫切需求。尽管基于热力学的折叠预测是一种成熟的方法，但大多数算法由于具有 O(n³) 的时间复杂度，缺乏处理基因组规模数据集所需的可扩展性。
方法。我们提出了 ScanFold3，这是 ScanFold 流程的增强版本，针对现代计算需求优化了“Fold”步骤。该版本将共识结构生成建模为图上的最小权完美匹配问题。为最大限度地提高可扩展性，我们实现了一种贪心近似算法，并
采用 C++ 优化性能关键组件。
结果。在长度不超过 128 kb 的序列上进行的基准测试表明，ScanFold3 的速度比 ScanFold2 快 38 至 129 倍。与已注释的人类 RNA 进行验证后发现，ScanFold3 的阳性预测值（PPV）有所提高。最重要的是，将 ScanFold3 的输出用作全局重新折叠的结构约束时，其在包括 F1 分数在内的所有指标上均优于先前版本。
结论。ScanFold3 提供了一种稳健、快速且易于使用的方法，可用于表征新型 RNA 和 DNA 序列的热力学性质。它被设计为高通量生物信息学分析流程中的高效第一步，能够将染色体尺度的转录组数据筛减为稳定结构，以供进一步开展高级分析。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
脚注
https://doi.org/10.5281/zenodo.21384308
https://doi.org/10.5281/zenodo.21223234
https://github.com/moss-lab/ScanFold3
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本预印本的版权归作者/资助方所有；其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。
本作品依据 CC-BY-ND 4.0 国际许可协议公开。
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发布于 2026 年 11 月 01 日。
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ScanFold3：一种用于在基因组和转录组中识别结构化 RNA 靶标的稳健且快速的方法
Evelyn
Coppenbarger
,
Abdelraouf O
Dapour
,
Ryan J.
Andrews
,
Walter
Moss
bioRxiv
2026.10.29.762533;
doi:
https://doi.org/10.64898/2026.10.29.762533
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ScanFold3：一种用于在基因组和转录组中识别结构化 RNA 靶标的稳健且快速的方法
Evelyn
Coppenbarger
,
Abdelraouf O
Dapour
,
Ryan J.
Andrews
,
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2026.10.29.762533;
doi:
https://doi.org/10.64898/2026.10.29.762533
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关键词：RNA二级结构预测 · 计算生物学 · 生物信息学工具 · 热力学折叠 · 图匹配算法
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.29.762533v1?rss=1