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Enregistrement W4391759726 · doi:10.1109/tcbb.2024.3362308

DinoKnot: Duplex Interaction of Nucleic Acids With PseudoKnots

2024· article· en· W4391759726 sur OpenAlexafffund
Tara Newman, Hiu Fung Kevin Chang, Hosna Jabbari

Notice bibliographique

RevueIEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA and protein synthesis mechanisms
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesWestern Canada Research Grid
Mots-clésNucleic acidPseudoknotDuplex (building)Nucleic acid structureComputational biologyBase pairDNANucleic acid secondary structureRNAFolding (DSP implementation)BiologyComputer scienceBase sequenceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interaction of nucleic acid molecules is essential for their functional roles in the cell and their applications in biotechnology. While simple duplex interactions have been studied before, the problem of efficiently predicting the minimum free energy structure of more complex interactions with possibly pseudoknotted structures remains a challenge. In this work, we introduce a novel and efficient algorithm for prediction of Duplex Interaction of Nucleic acids with pseudoKnots, DinoKnot follows the hierarchical folding hypothesis to predict the secondary structure of two interacting nucleic acid strands (both homo- and hetero-dimers). DinoKnot utilizes the structure of molecules before interaction as a guide to find their duplex structure allowing for possible base pair competitions. To showcase DinoKnots's capabilities we evaluated its predicted structures against (1) experimental results for SARS-CoV-2 genome and nine primer-probe sets, (2) a clinically verified example of a mutation affecting detection, and (3) a known nucleic acid interaction involving a pseudoknot. In addition, we compared our results against our closest competition, RNAcofold, further highlighting DinoKnot's strengths. We believe DinoKnot can be utilized for various applications including screening new variants for potential detection issues and supporting existing applications involving DNA/RNA interactions, adding structural considerations to the interaction to elicit functional information.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil0,460

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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