Sensitive measurement of single-nucleotide polymorphism-induced changes of RNA conformation: application to disease studies
Notice bibliographique
Résumé
Single-nucleotide polymorphisms (SNPs) are often linked to critical phenotypes such as diseases or responses to vaccines, medications and environmental factors. However, the specific molecular mechanisms by which a causal SNP acts is usually not obvious. Changes in RNA secondary structure emerge as a possible explanation necessitating the development of methods to measure the impact of single-nucleotide variation on RNA structure. Despite the recognition of the importance of considering the changes in Boltzmann ensemble of RNA conformers in this context, a formal method to perform directly such comparison was lacking. Here, we solved this problem and designed an efficient method to compute the relative entropy between the Boltzmann ensembles of the native and a mutant structure. On the basis of this theoretical progress, we developed a software tool, remuRNA, and investigated examples of its application. Comparing the impact of common SNPs naturally occurring in populations with the impact of random point mutations, we found that structural changes introduced by common SNPs are smaller than those introduced by random point mutations. This suggests a natural selection against mutations that significantly change RNA structure and demonstrates, surprisingly, that randomly inserted point mutations provide inadequate estimation of random mutations effects. Subsequently, we applied remuRNA to determine which of the disease-associated non-coding SNPs are potentially related to RNA structural changes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».