Influence of the Number, Nature and Position of Methyl Posttranscriptional Modifications on Nucleobase Stacking in RNA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract DFT calculations are employed to quantify the influence of the presence, number, nature, and position of posttranscriptional methylation on stacking strength of RNA bases. We carry out detailed potential energy scans of the variation in stacking energies with characteristic geometrical parameters in three categories of forty stacked dimers – canonical base homodimers (N||N), methylated base homodimers (mN||mN) and heterodimers of canonical bases and methylated counterparts (N||mN). Our analysis reveals that neutral methylation invariably enhances the stacking of bases. Further, N||mN stacking is stronger than mN||mN stacking and charged N||mN exhibit strongest stacking among all dimers. This indicates that methylations greatly enhance stacking when dispersed in RNA sequences containing identical bases. Comparison of stacks involving singly‐ and doubly‐methylated purines reveal that incremental methylation enhances the stacking in neutral dimers. Although methylation at the carbon position of neutral pyrimidine dimers greatly enhances the stacking, methylation on the 5‐membered ring imparts better stacking compared to methylation on the 6‐membered ring in adenine dimers. However, methylation at the ring nitrogen (N 1 ) provides better stacking than the amino group (N 2 ) in guanine dimers. Our results thus highlight subtle structural effects of methylation on RNA base stacking and will enhance our understanding of the physicochemical principles of RNA structure and dynamics.
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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 | 0,000 | 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 ».