Progress toward SHAPE Constrained Computational Prediction of Tertiary Interactions in RNA Structure
Notice bibliographique
Résumé
As more sequencing data accumulate and novel puzzling genetic regulations are discovered, the need for accurate automated modeling of RNA structure increases. RNA structure modeling from chemical probing experiments has made tremendous progress, however accurately predicting large RNA structures is still challenging for several reasons: RNA are inherently flexible and often adopt many energetically similar structures, which are not reliably distinguished by the available, incomplete thermodynamic model. Moreover, computationally, the problem is aggravated by the relevance of pseudoknots and non-canonical base pairs, which are hardly predicted efficiently. To identify nucleotides involved in pseudoknots and non-canonical interactions, we scrutinized the SHAPE reactivity of each nucleotide of the 188 nt long lariat-capping ribozyme under multiple conditions. Reactivities analyzed in the light of the X-ray structure were shown to report accurately the nucleotide status. Those that seemed paradoxical were rationalized by the nucleotide behavior along molecular dynamic simulations. We show that valuable information on intricate interactions can be deduced from probing with different reagents, and in the presence or absence of Mg2+. Furthermore, probing at increasing temperature was remarkably efficient at pointing to non-canonical interactions and pseudoknot pairings. The possibilities of following such strategies to inform structure modeling software are discussed.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».