一个新的强化学习多序列对比工具CDRL

多序列比对(multiple sequence alignment, MSA)在生物信息学中是一项重要的研究领域，常被用于描述物种之间的进化关系、药物设计和药物开发.MSA是一个NP完全问题，因计算过于复杂，无法获得最优解.强化学习方法在MSA中表现出了优异的性能，但其计算复杂度与空间复杂度都很高，因此无法应用于大规模数据集.提出一种新的强化学习模型CDRL(contextual deep reinforcement learning)来解决多序列比对问题，该模型采用上下文关系，将网络输入维度从O(n²)降为O(n),其中n是输入的序列数量.该模型建立的网络收敛速度快于当前其他模型.实验结果表明，CDRL的性能优于业内其他强化学习MSA.相较于其他方法目前只能运行在12条序列数据上，CDRL成功地在100条序列上取得较快速度和较好性能.这提高了强化学习MSA应用在较大规模数据集上的可能性.