【摘 要】
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基于最小自由能模型的方法是计算生物学中RNA二级结构预测的主要方法，而计算最小自由能的动态规划算法需要O（n^4）的时间，其中n是RNA序列的长度．目前有两种降低时间复杂度的策略：限
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金;中国科学院知识创新工程重大项目~~
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基于最小自由能模型的方法是计算生物学中RNA二级结构预测的主要方法，而计算最小自由能的动态规划算法需要O（n^4）的时间，其中n是RNA序列的长度．目前有两种降低时间复杂度的策略：限制二级结构中内部环的大小不超过七，得到O（n^×k^2）算法；Lyngso方法根据环的能量规则，不限制环的大小，在D（n^3）的时间内获得近似最优解．通过使用额外的D（n）的空间，计算内部环中的冗余计算大为减少，从而在同样不限制环大小的情况下，在O（n^3）的时间内能够获得最优解．然而，优化后的算法仍然非常耗时，通过
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