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在最近的应用中，MSA的构建从有趣的查询顺序开始。该过程涉及搜索数据库以查找类似于查询的序列并将其对齐。DNA/RNA测序技术的最新进展扩大了Pub-LIC数据库，使能够产生具有高序列多样性的MSA [13，14]。通常认为这种MSA提供了更丰富的进化和协调性的见解，因此它们可以提高使用模型来下游任务的模型的有效性[9]。但是，由于MSA可以包含冗余序列，因此序列的数量本身可能不是其多样性的准确反映。“有效序列的数量”的概念，NEFF解决了这种冗余，并评估了MSA的质量。较高的NEFF值通常表明MSA更多样化和信息丰富，从而导致预测接触图和蛋白质或RNA分子的三级结构的精度[15，16]。例如，当NEFF值低于30 [5]时，Alphafold的准确性大大下降。此外，对于使用RNA的MSA作为输入的RNA结构预测模型（例如Trrosettarna），预测准确性与NEFF [7]相关，而对于高质量的MSA，这些模型可以胜过其他方法[17]。我们介绍了Neffy，这是一种快速而专用的独立工具，用于NEFF计算。neffy具有唯一装备的分析MSA，并在蛋白质和核酸序列的多种MSA格式中计算NEFF。它集成了NEFF工具（请参阅表1）中的所有功能，并提供一组新功能。neffy是在C ++中开发的，以实现最佳性能，并作为包装C ++可执行文件的Python库提供。这种方法可以使无缝集成到基于Python的工作流程中，从而简化了更广泛的受众的使用，同时保持效率。
neffy：用于计算有效序列数量的多功能工具
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