RNANetMotif: Identifying sequence-structure RNA network motifs in RNA-protein binding sites
Notice bibliographique
Résumé
RNA molecules can adopt stable secondary and tertiary structures, which are essential in mediating physical interactions with other partners such as RNA binding proteins (RBPs) and in carrying out their cellular functions. In vivo and in vitro experiments such as RNAcompete and eCLIP have revealed in vitro binding preferences of RBPs to RNA oligomers and in vivo binding sites in cells. Analysis of these binding data showed that the structure properties of the RNAs in these binding sites are important determinants of the binding events; however, it has been a challenge to incorporate the structure information into an interpretable model. Here we describe a new approach, RNANetMotif, which takes predicted secondary structure of thousands of RNA sequences bound by an RBP as input and uses a graph theory approach to recognize enriched subgraphs. These enriched subgraphs are in essence shared sequence-structure elements that are important in RBP-RNA binding. To validate our approach, we performed RNA structure modeling via coarse-grained molecular dynamics folding simulations for selected 4 RBPs, and RNA-protein docking for LIN28B. The simulation results, e.g., solvent accessibility and energetics, further support the biological relevance of the discovered network subgraphs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».