MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4315767657 · doi:10.1021/acs.jcim.2c01116

Structural and Energetic Features of Base–Base Stacking Contacts in RNA

2023· article· en· W4315767657 sur OpenAlexafffund
Zakir Ali, Ambika Goyal, Ayush Jhunjhunwala, Abhijit Mitra, John F. Trant, Purshotam Sharma

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Information and Modeling · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity Grants CommissionDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésStackingRNANucleobaseChemical physicsCrystallographyMacromoleculeChemistryNanotechnologyMaterials scienceDNABiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nucleobase π-π stacking is one of the crucial organizing interactions within three-dimensional (3D) RNA architectures. Characterizing the structural variability of these contacts in RNA crystal structures will help delineate their subtleties and their role in determining function. This analysis of different stacking geometries found in RNA X-ray crystal structures is the largest such survey to date; coupled with quantum-mechanical calculations on typical representatives of each possible stacking arrangement, we determined the distribution of stacking interaction energies. A total of 1,735,481 stacking contacts, spanning 359 of the 384 theoretically possible distinct stacking geometries, were identified. Our analysis reveals preferential occurrences of specific consecutive stacking arrangements in certain regions of RNA architectures. Quantum chemical calculations suggest that 88 of the 359 contacts possess intrinsically stable stacking geometries, whereas the remaining stacks require the RNA backbone or surrounding macromolecular environment to force their formation and maintain their stability. Our systematic analysis of π-π stacks in RNA highlights trends in the occurrence and localization of these noncovalent interactions and may help better understand the structural intricacies of functional RNA-based molecular architectures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Chemical Information and ModelingMême sujetRNA and protein synthesis mechanismsTravaux en français237 207