MERGE-RNA：基于物理模型预测RNA次级结构集合的框架
生物大分子
2026-05-20 v3 生物物理
摘要
RNA功能与次级结构密切相关，通过动态且异质的结构集合来实现。虽然当前分析工具通常输出单个静态结构或平均接触图，但化学探针方法如DMS捕获核苷酸分辨率的信号，代表着完整的结构集合，这些信号仍难以从结构上解释。为此，我们提出MERGE-RNA，一个描述并输出RNA为结构集合的框架。通过建模实验管道的物理过程，MERGE-RNA学习一小套可迁移且可解释的参数，使能够在单个优化中整合不同分子、探针浓度和复制实验，以提高鲁棒性。该模型采用最大熵原理预测热力学人口，仅进行最小调整即可使集合与实验数据一致。我们在多种RNA上对MERGE-RNA进行验证，表明其结构准确性超过标准伪自由能方法，并产生更好地再现测得的DMS活性。应用于V. vulnificus腺嘌呤核开关，MERGE-RNA恢复NMR解析的构象及其配体诱导的重构，人口位移匹配NMR推导出的K_d。在一个设计RNA构件上，我们报告了新的DMS数据，MERGE-RNA对混合态进行分解，揭示了参与链位移的暂态中间人口，这些动态对传统分析方法而言不可见。
引用
@article{arxiv.2512.20581,
title = {MERGE-RNA: a physics-based model to predict RNA secondary structure ensembles with chemical probing},
author = {Giuseppe Sacco and Jianhui Li and Redmond P. Smyth and Guido Sanguinetti and Giovanni Bussi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.20581},
year = {2026}
}