Modeling RNA tertiary structure motifs by graph-grammars
Notice bibliographique
Résumé
A new approach, graph-grammars, to encode RNA tertiary structure patterns is introduced and exemplified with the classical sarcin-ricin motif. The sarcin-ricin motif is found in the stem of the crucial ribosomal loop E (also referred to as the sarcin-ricin loop), which is sensitive to the alpha-sarcin and ricin toxins. Here, we generate a graph-grammar for the sarcin-ricin motif and apply it to derive putative sequences that would fold in this motif. The biological relevance of the derived sequences is confirmed by a comparison with those found in known sarcin-ricin sites in an alignment of over 800 bacterial 23S ribosomal RNAs. The comparison raised alternative alignments in few sarcin-ricin sites, which were assessed using tertiary structure predictions and 3D modeling. The sarcin-ricin motif graph-grammar was built with indivisible nucleotide interaction cycles that were recently observed in structured RNAs. A comparison of the sequences and 3D structures of each cycle that constitute the sarcin-ricin motif gave us additional insights about RNA sequence-structure relationships. In particular, this analysis revealed the sequence space of an RNA motif depends on a structural context that goes beyond the single base pairing and base-stacking interactions.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».