Notice bibliographique
Résumé
Single-stranded RNA plant viruses not only code for viral proteins within their RNA genomes, they often maintain elaborate RNA secondary structures. These structures can be integral to a variety of viral processes, such as viral translation, genome replication, subgenomic mRNA transcription, and genome encapsidation. RNA secondary structures may function to recruit and bind trans-acting protein factors, or may become part of higher order tertiary RNA structures, which themselves may be functionally relevant. To fully understand such viral RNA elements and their mechanisms of action, it is necessary to first determine their secondary structures.Computer modeling based on free energy minimizing principles is generally used as an initial approach to predict potential RNA secondary structures in a sequence. The most popular program is mfold, which is available for free to the public at http://www.bioinfo.rpi.edu/applications/mfold/old/rna/form1.cgi (1). Though useful starting points, the mfold-predicted structures must be confirmed by more direct experimental approaches. Solution structure probing of RNA is a commonly utilized technique that provides information regarding the secondary structure of an RNA primary sequence in solution. This process involves treating the RNA of interest with enzymes or chemicals that modify RNA differentially based on its secondary structure. The modified sites, at either single- or double-stranded regions, can be subsequently identified by primer extension and gel electrophoresis. Data from solution structure probing experiments can be superimposed onto a computer-predicted structure to further help confirm or refine the predicted RNA secondary structure model.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».