Modeling RNA duplex dynamics with Gibbs sampling enhances base-pair prediction accuracy and reveals structural activity profiles
Notice bibliographique
Résumé
The RNA secondary (2D) structure prediction problem consists in determining the set of base pairs that form within an RNA molecule from its sequence. A related task is the RNA hybridization problem, where two RNA strands interact to form a duplex. Thermodynamics-based methods typically rely on experimentally determined energy parameters to compute minimum free energy structures for both single-stranded RNAs and duplexes. Through the Boltzmann distribution, these parameters can be used to estimate base-pairing probabilities. Here, we leverage these probabilities to simulate RNA:RNA interaction dynamics. Inspired by the Ising model, we apply Gibbs sampling to model the stochastic formation and disruption of base pairs over time in RNA duplexes, ultimately deriving a consensus structure. The resulting method, MC-DuplexFold (mcdf), enhances base-pair prediction accuracy when integrated with other RNA 2D structure prediction algorithms. Through benchmarking, we reaffirm the previously observed trend that approximate or heuristic methods, such as RIsearch and Sfold, outperform exact methods like RNAcofold and DuplexFold in structural prediction accuracy. Additionally, mcdf provides structural activity statistics that can be incorporated into the modeling of miRNA primary transcripts, precursors, and target interactions, thereby refining predictions of miRNA:mRNA duplex dynamics.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».