RNA canonical and non-canonical base pairing types: a recognition method and complete repertoire
Notice bibliographique
Résumé
The problem of systematic and objective identification of canonical and non-canonical base pairs in RNA three-dimensional (3D) structures was studied. A probabilistic approach was applied, and an algorithm and its implementation in a computer program that detects and analyzes all the base pairs contained in RNA 3D structures were developed. The algorithm objectively distinguishes among canonical and non-canonical base pairing types formed by three, two and one hydrogen bonds (H-bonds), as well as those containing bifurcated and C-H.X...H-bonds. The nodes of a bipartite graph are used to encode the donor and acceptor atoms of a 3D structure. The capacities of the edges correspond to probabilities computed from the geometry of the donor and acceptor groups to form H-bonds. The maximum flow from donors to acceptors directly identifies base pairs and their types. A complete repertoire of base pairing types was built from the detected H-bonds of all X-ray crystal structures of a resolution of 3.0 A or better, including the large and small ribosomal subunits. The base pairing types are labeled using an extension of the nomenclature recently introduced by Leontis and Westhof. The probabilistic method was implemented in MC-Annotate, an RNA structure analysis computer program used to determine the base pairing parameters of the 3D modeling system MC-Sym.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».