Sequence-sensitive elastic network captures dynamical features necessary for miR-125a maturation
Notice bibliographique
Résumé
The Elastic Network Contact Model (ENCoM) is a coarse-grained normal mode analysis (NMA) model unique in its all-atom sensitivity to the sequence of the studied macromolecule and thus to the effect of mutations. We adapted ENCoM to simulate the dynamics of ribonucleic acid (RNA) molecules, benchmarked its performance against other popular NMA models and used it to study the 3D structural dynamics of human microRNA miR-125a, leveraging high-throughput experimental maturation efficiency data of over 26 000 sequence variants. We also introduce a novel way of using dynamical information from NMA to train multivariate linear regression models, with the purpose of highlighting the most salient contributions of dynamics to function. ENCoM has a similar performance profile on RNA than on proteins when compared to the Anisotropic Network Model (ANM), the most widely used coarse-grained NMA model; it has the advantage on predicting large-scale motions while ANM performs better on B-factors prediction. A stringent benchmark from the miR-125a maturation dataset, in which the training set contains no sequence information in common with the testing set, reveals that ENCoM is the only tested model able to capture signal beyond the sequence. This ability translates to better predictive power on a second benchmark in which sequence features are shared between the train and test sets. When training the linear regression model using all available data, the dynamical features identified as necessary for miR-125a maturation point to known patterns but also offer new insights into the biogenesis of microRNAs. Our novel approach combining NMA with multivariate linear regression is generalizable to any macromolecule for which relatively high-throughput mutational data is available.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».