Evaluation of RNA Secondary Structure Motifs using Regression Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Recent experimental evidences have shown that ribonucleic acid (RNA) plays a greater role in the cell than previously thought. An ensemble of RNA sequences believed to contain signals at the structure level can be exploited to detect functional motifs common to all or a portion of those sequences. We present here a general framework for analyzing multiple RNA secondary structures. A family of related RNA structures may be analyzed using statistical regression methods. In this work, we extend our previously developed algorithm, seed, that allows to explore exhaustively the search space of RNA sequence and structure motifs. We introduce here several objective functions based on thermodynamic free energy and information content to discriminate native folds from the rest. We assume that the variation across the various scores can be represented by a statistical model. Regression analysis permits to assign separate weight for each score, allowing one to emphasize or compensate the variance that differs across the different scores. A statistical model can be formulated using techniques from regression analysis to obtain a template or scoring model that is able to identify putative functional regions in RNA sequences. We show that thermodynamic based regression models are effective to associate the variation of scores obtained from different functions. The models can generally identify motifs with high measures of specificity and positive predicted value to known motifs. A good scoring method will allow to eliminate invalid motifs thereby reducing the size of the hypothesis space
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».