RNA origami design tools enable cotranscriptional folding of kilobase-sized nanoscaffolds
Notice bibliographique
Résumé
RNA origami is a framework for the modular design of nanoscaffolds that can be folded from a single strand of RNA and used to organize molecular components with nanoscale precision. The design of genetically expressible RNA origami, which must fold cotranscriptionally, requires modelling and design tools that simultaneously consider thermodynamics, the folding pathway, sequence constraints and pseudoknot optimization. Here, we describe RNA Origami Automated Design software (ROAD), which builds origami models from a library of structural modules, identifies potential folding barriers and designs optimized sequences. Using ROAD, we extend the scale and functional diversity of RNA scaffolds, creating 32 designs of up to 2,360 nucleotides, five that scaffold two proteins, and seven that scaffold two small molecules at precise distances. Micrographic and chromatographic comparisons of optimized and non-optimized structures validate that our principles for strand routing and sequence design substantially improve yield. By providing efficient design of RNA origami, ROAD may simplify the construction of custom RNA scaffolds for nanomedicine and synthetic biology. RNA origami can be used for the modular design of RNA nanoscaffolds but can be challenging to design. Newly developed computer-aided design software has now been shown to improve the folding yield of kilobase-sized RNA origami. These structures fold from a single strand during transcription by an RNA polymerase, and are able to position small molecules and protein components with nanoscale precision.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».