Determining RNA three-dimensional structures using low-resolution data
Notice bibliographique
Résumé
Knowing the 3-D structure of an RNA is fundamental to understand its biological function. Nowadays X-ray crystallography and NMR spectroscopy are systematically applied to newly discovered RNAs. However, the application of these high-resolution techniques is not always possible, and thus scientists must turn to lower resolution alternatives. Here, we introduce a pipeline to systematically generate atomic resolution 3-D structures that are consistent with low-resolution data sets. We compare and evaluate the discriminative power of a number of low-resolution experimental techniques to reproduce the structure of the Escherichia coli tRNA(VAL) and P4-P6 domain of the Tetrahymena thermophila group I intron. We test single and combinations of the most accessible low-resolution techniques, i.e. hydroxyl radical footprinting (OH), methidiumpropyl-EDTA (MPE), multiplexed hydroxyl radical cleavage (MOHCA), and small-angle X-ray scattering (SAXS). We show that OH-derived constraints are accurate to discriminate structures at the atomic level, whereas EDTA-based constraints apply to global shape determination. We provide a guide for choosing which experimental techniques or combination of thereof is best in which context. The pipeline represents an important step towards high-throughput low-resolution RNA structure determination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».