【摘 要】
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RNA由核苷酸聚合而成,是细胞中基本的生物大分子之一。RNA会参与中心法则中蛋白质的合成,具有催化和调控的功能,与神经系统、心血管和癌症等疾病的发生及发展密切相关。RNA的
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RNA由核苷酸聚合而成,是细胞中基本的生物大分子之一。RNA会参与中心法则中蛋白质的合成,具有催化和调控的功能,与神经系统、心血管和癌症等疾病的发生及发展密切相关。RNA的功能依赖于自身的三维分子结构,由于RNA易于降解和柔性较强等原因,现有的实验技术较难测定较为复杂的RNA三级结构。近年来发展的RNA结构预测方法可以较好搭建拓扑结构简单的RNA分子结构,对于序列较长和结构较为复杂的分子仍预测精度较低。研究表明,核苷酸-核苷酸相互作用信息对RNA分子结构预测与建模有重要的帮助。例如,直接偶合分析模型可以从RNA的同源序列中推断出核苷酸-核苷酸相互作用,但预测精度有待提高。因此,目前急需发展能精准预测RNA核苷酸-核苷酸相互作用的新方法。本文发展了基于受限玻尔兹曼机的RNA相互作用预测新方法(DIRECT)。该方法可以利用已知RNA的非同源结构特征和未知RNA的同源序列信息预测其RNA的核苷酸-核苷酸相互作用。首先,使用受限玻尔兹曼机模型统计分析非同源RNA的结构特征。然后,利用直接耦合分析(DCA)模型统计分析目标RNA的同源序列并得到序列的共进化信息。最后,将共进化信息和结构特征结合,提高RNA核苷酸-核苷酸相互作用的预测精度。我们将DIRECT在标准测试集上进行了测试,结果表明,该方法与传统的mfDCA和plmDCA预测模型相比,预测精度分别提高了 41%和18%;而且,DIRECT对序列间隔24nt以上的核苷酸-核苷酸长程相互作用有较为明显的改进。DIRECT可以较好的识别RNA预测模型中的天然态核苷酸-核苷酸相互作用,对RNA结构预测和建模有较为明显的帮助。基于受限玻尔兹曼机的RNA相互作用预测模型可以显著提高RNA核苷酸-核苷酸相互作用的预测精度,有效预测对RNA拓扑结构有较大影响的核苷酸-核苷酸相互作用,对RNA结构预测有较大帮助。
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