使用精确聚类随机模拟预测和统计RNA结构中的假结
生物物理
2009-11-10 v1 统计力学
生物大分子
摘要
从头RNA二级结构预测长期以来忽略了环内部的螺旋，即所谓的假结，尽管它们具有结构重要性。在此，我们报告许多假结可以通过长时间尺度的RNA折叠模拟来预测，这些模拟遵循单个RNA螺旋的随机闭合和打开。这些随机模拟的数值效率依赖于一个O(n^2)聚类算法，该算法计算一组持续更新的n个参考结构上的时间平均值。应用这种精确的随机聚类方法，对于长达400个碱基的RNA序列，我们通常获得5到100倍的模拟加速，而对于短的多稳态分子（<150个碱基），有效加速可高达100,000倍。我们对随机和天然RNA序列进行了广泛的折叠统计，发现假结在RNA结构中分布不均匀，在富含G+C的RNA序列中占碱基对的30%（在线RNA折叠动力学服务器包括假结：http://kinefold.u-strasbg.fr/）。
引用
@article{arxiv.physics/0309117,
title = {Prediction and statistics of pseudoknots in RNA structures using exactly clustered stochastic simulations},
author = {A. Xayaphoummine and T. Bucher and F. Thalmann and H. Isambert},
journal= {arXiv preprint arXiv:physics/0309117},
year = {2009}
}
备注
6 pages, 5 figures