一个称为Poly（A）Site Sleuth（PASS）的程序，即在这里介绍的，已经被开发用来预测poly（A）位点的植物信使RNA。 该算法是基于广义隐马尔可夫模型（GHMM）及其特征拟南芥基因组序列和表达的序列标签。 直到最近，植物mRNA poly（A）位点仅从生物实验。 这是因为保护很少腺苷酸化信号和复杂的替代聚（A）位点用法，使基因表达的建模复杂化过程。 利用最新的发展趋势生物学，数学和信息学的跨学科领域PASS程序已成功应用计算机识别解决生物学问题的模型和算法。