A Graph-Based Similarity Approach to Classify Recurrent Complex Motifs from Their Context in RNA Structures
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes to use an RNA graph similarity metric, based on the MCES resolution problem, to compare the occurrences of specific complex motifs in RNA graphs, according to their context represented as subgraph. We rely on a new modeling by graphs of these contexts, at two different levels of granularity, and obtain a classification of these graphs, which is consistent with the RNA 3D structure. RNA many non-translational functions, as a ribozyme, riboswitch, or ribosome, require complex structures. Those are composed of a rigid skeleton, a set of canonical interactions called the secondary structure. Decades of experimental and theoretical work have produced precise thermodynamic parameters and efficient algorithms to predict, from sequence, the secondary structure of RNA molecules. On top of the skeleton, the nucleotides form an intricate network of interactions that are not captured by present thermodynamic models. This network has been shown to be composed of modular motifs, that are linked to function, and have been leveraged for better prediction and design. A peculiar subclass of complex structural motifs are those connecting RNA regions far away in the secondary structure. They are crucial to predict since they determine the global shape of the molecule, therefore important for the function. In this paper, we show by using our graph approach that the context is important for the formation of conserved complex structural motifs. We furthermore show that a natural classification of structural variants of the motifs emerges from their context. We explore the cases of three known motif families and we exhibit their experimentally emerging classification.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 ».