Исследователи представили RiboBA — инновационную вероятностную платформу, предназначенную для повышения точности идентификации нетрадиционных открытых рамок считывания (ncORF) методом профилирования рибосом (Ribo-seq). Основная проблема текущих методов заключается в систематических ошибках (biases), возникающих при подготовке библиотек, которые искажают сигналы фрагментов, защищенных рибосомами (RPF). RiboBA решает эту задачу с помощью двухкомпонентной архитектуры: генеративного модуля для восстановления параметров смещения и кодон-уровневой занятости рибосом, а также модуля обучения с учителем для точного определения сайтов инициации трансляции. Тестирование на различных наборах данных, включая библиотеки RNase I, MNase и nuclease P1, показало превосходную чувствительность и точность по сравнению с существующими алгоритмами. В частности, метод эффективно работает с библиотеками RNase I, где наблюдается ослабленная трехнуклеотидная периодичность. В ходе прикладного исследования на Drosophila с помощью RiboBA были выявлены консервативные ncORF, включая апстрим-трансляцию генов ThrRS и Mettl2, что указывает на существование потенциальной оси трансляционного контроля, специфичной для треонина.