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化学和酶促探测作为RNA二级结构信息的实验来源的历史悠久。近年来，此类方案与高通量测序方法相连，以提供对整个转录组结构信息的访问（Kubote等，2015； Carlson等，2018）。尽管结构探测的有用性无可争议，但重要的是要记住，任何探测方法提供了一个编码RNA结构信息的信号，但远离直接测量或明确确定结构的信号。RNA结构的广泛经验证据已被整合到RNA二级结构预测的“标准模型”中。It de fi nes an RNA secondary structure as a collection of Watson-Crick and GU base pairs such that i) each base has at most one pairing partner, ii) base pairs do not cross, i.e., if ( i , j ) is a pair, then there is no pair ( k , l ) with i < k < j and l < i or l > j , and iii) every base pair spans at least three unpaired positions ( Lorenz et al., 2011 ）。这种类型的每种结构都与可以计算为其循环总和（其独特平面嵌入的一个方面）的能量相关联，该能量对应于堆叠的碱基对，发夹环，内部环和多支线环路。每个循环的能量贡献取决于其顺序，但独立于其外部环境。从序列依赖性环能贡献的综合表中（主要是）通过在小型，特定的设计RNA分子上进行的熔化实验（Andronescu等，2014）。（Turner and Mathews，2010年），它们用于确切的动态编程算法，这些算法预测了任意RNA序列的辅助结构的玻尔兹曼集合中的基态结构或基本配对概率。我们注意到随机上下文无语法（SCFG）在本质上使用相同的模型（Rivas等，2012），并且可以作为热力学方法的替代方法。通常，使用已知结构的学习方法进行参数化，例如，参见（Do等，2006）。出于当前贡献的目的，只有一个“通用”模型可以预测（合理的近似值）二级结构以任意RNA序列为输入。经验证据，例如，从探测实验中可以包括在普遍的结构预测方法中，作为与经验证据相矛盾或额外能量项（软约束）相矛盾的硬性约束结构，偏爱与其他结构更好地符合其他经验数据的结构，请参见，例如，请参见，例如（Lorenz等，
RNA二级结构预测中实验证据的限制
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