Understanding In-line Probing Experiments by Modeling Cleavage of Non-reactive RNA Nucleotides
核糖核酸（RNA）参与细胞中的许多调节和催化过程。任何RNA分子的功能都与其结构密切相关。在线探测实验为各种RNA提供了有价值的结构数据集，并用于表征核糖开关的构象变化。然而，尚未研究导致未配对核苷酸中差异反应性的结构决定因素。在这项工作中，我们使用了理论方法的组合，即，经典的分子动力学模拟，多尺度量子力学/分子力学计算，和增强的采样技术，以计算和解释在几个RNA基序，包括最重要的GNRA和UNCG四环家族的成员的个别残基的差异反应性。需要在多ns时间尺度上进行模拟，以收敛相关的自由能景观。uGAAAg和cUUCGg四环和双螺旋的结果与来自在线探测实验的可用数据进行比较，并显示所引入的技术能够基于它们对磷酸二酯骨架裂解的结构倾向来区分uGAAAg四环的核苷酸。对于cUUCGg四环，需要更高级的从头计算。这项研究是第一次尝试计算分类化学探测实验，并铺平了道路的三级结构的基础上测得的反应性的非反应性核苷酸的识别。
2017-02-03 physics.bio-ph physics.chem-ph physics.comp-ph
Coarse Graining RNA Nanostructures for Molecular Dynamics Simulations
为了研究RNA纳米结构的分子动力学，已经发展了一系列的粗粒度模型。该系列中的模型每个核苷酸有一到三个珠子，包括不同数量的详细结构信息。这样的处理使我们能够达到数千个核苷酸的系统，微秒的时间尺度（即比完整的原子模型长三个数量级），从而能够在生物纳米技术的背景下模拟大型RNA聚合物。我们发现，由一组仅几个通用参数描述的每个核苷酸3个珠子的模型能够描述不同的RNA构象，并且在结构精度上与其中包括从参考结构获取的主链P-C4'二面角的详细值的模型相当。这些发现的背景下进行了讨论的RNA构象类。
2010-04-12 physics.bio-ph q-bio.BM q-bio.QM
La-Ribo: RNA Co-Design via Geometry-Latent Flow Matching
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）
本研究提出基于几何-潜在流匹配的RNA协同生成框架La-Ribo，构建含168561个RNA结构的质控语料库，其在可设计性等指标上优于基线，还可支持骨架条件下的逆折叠。
2026-10-09 cs.AI q-bio.BM
Direct Information Reweighted by Contact Templates: Improved RNA Contact Prediction by Combining Structural Features
众所周知，协同进化的核苷酸-核苷酸相互作用对于RNA的结构和功能至关重要。目前，直接偶联分析（DCA）从不同物种之间的同源序列比对推断序列中的核苷酸接触。DCA和单独使用序列信息的类似方法通常产生较低的准确性，特别是当可用的同源序列有限时。在这里，我们提出了一种新的方法，采用了限制玻尔兹曼机（RBM），以增加信息序列的协变与结构模式的接触推断。因此，我们将我们的方法命名为DIRECT，它代表通过联系人模板重新加权的直接信息。基准测试表明，DIRECT产生的接触预测的准确性平均13%的实质性提高相比，传统的DCA。这些结果表明，DIRECT可用于改进RNA三级结构和功能的预测。DIRECT的源代码和数据集可在http：//www.example.com上获得。http://zhao.phy.ccnu.edu.cn:8122/DIRECT/index.html
2017-11-29 physics.bio-ph q-bio.BM
The coarse-grained HiRE-RNA model for de novo calculations of RNA free energy surfaces, folding pathways and complex structure prediction
HiRE-RNA是一种简化的粗粒度RNA模型，用于预测平衡构型、动力学和热力学。使用一组减少的粒子和详细的相互作用占碱基配对和堆叠，我们表明，非典型和多个碱基的相互作用是必要的，以捕捉复杂的RNA的全部物理行为。在本文中，我们给出了一个完整的帐户的模型，我们目前的结果上的折叠，稳定性和自由能表面的16个系统，12至76个核苷酸的日益复杂的架构，从单体到二聚体，共使用850 $μ$ s的模拟时间。
2015-03-09 q-bio.BM
RBPBind: Quantitative prediction of Protein-RNA Interactions
摘要：我们介绍RBPBind，一个基于网络的定量预测RNA-蛋白质相互作用的工具。给定用户指定的RNA和从一组常见的RNA结合蛋白质中选择的蛋白质，RBPBind计算所讨论的反应的结合曲线和有效结合常数。服务器还计算在给定蛋白质浓度下，蛋白质分子与RNA中任何特定核苷酸结合的概率。RBPBind的软件改编自Vienna RNA包，其源代码已被修改以适应单链RNA结合蛋白的作用。因此，RBPBind完全结合了RNA二级结构对蛋白质-RNA相互作用的影响。可用性：我们的Web服务器可在http://bioserv.mps.ohio-state.edu/RBPBind上找到
2016-11-04 q-bio.BM
The Stanford RNA Mapping Database for sharing and visualizing RNA structure mapping experiments
我们已经建立了一个RNA映射数据库（RMDB），以使新一代的结构，热力学和动力学研究从定量单核苷酸分辨率RNA结构映射（免费提供http://rmdb.stanford.edu）。化学和酶标测是一种快速、稳健和广泛的RNA表征方法。由于其最近与高通量测序技术，加速软件管道和大规模诱变相结合，映射数据的量大大增加，并且迫切需要一个数据库来实现这些数据的共享，可视化和荟萃分析。通过其在线前端，RMDB允许用户探索热图，条形图和彩色二级结构图形中的单核苷酸分辨率化学可及性数据;利用这些数据生成二级结构假设;并以标准化和计算机友好的文件下载数据，包括RDAT和社区共识SNRNASM格式。在撰写本文时，该数据库包含38个条目，描述了2659个RNA序列，包括355，084个数据点，并且正在迅速增长。
2011-10-02 cs.DB q-bio.BM
Liapunov exponent distributions and maps for multiple parameter logistic equation. Application to DNA and RNA sequences
本文将多参数逻辑斯蒂方程推广到DNA和RNA序列分析，通过Liapunov指数分布及基于嘌呤/嘧啶分类的二值映射，揭示核苷酸排列的稳定性与动态行为，为理解遗传复制和蛋白质合成提供新框架。
2025-05-04 physics.bio-ph physics.comp-ph q-bio.BM
Enumeration of RNA structures by Matrix Models
我们根据它们的属，即它们的伪结的拓扑特征，列举了RNA接触结构的数量。通过使用最近提出的矩阵模型制定的RNA折叠问题，我们得到了精确的结果，为简单的情况下，一个RNA分子具有无限灵活的骨干，其中任何任意一对碱基是允许的。我们分析的分布属的假结作为一个函数的核苷酸总数沿磷酸-糖骨架。
2004-10-31 cond-mat.soft q-bio.BM
Deep learning models for predicting RNA degradation via dual crowdsourcing
Stanford University（斯坦福大学）；NVIDIA Corporation（英伟达公司）；Kaggle；Eterna Massive Open Laboratory（Eterna大规模开放实验室）；State University of New York at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校）；High-flyer AI；DeNA；Yanfu Investments；Ghent University（根特大学）；University of Dundee（邓迪大学）；Universal Knowledge Inc.（Universal Knowledge公司）；Keyence Corporation（基恩士公司）；Texas A&M University（得克萨斯农工大学）；Rist Inc（Rist公司）；Kakao Brain；H2O；Clover Health；Afiniti；Nile University（尼罗河大学）；National Research Centre（国家研究中心）
基于信使RNA的药物具有巨大的潜力，其作为COVID-19疫苗的快速部署证明了这一点。然而，mRNA分子的全球分布受到其热稳定性的限制，其基本上受到RNA分子对称为在线水解的化学降解反应的固有不稳定性的限制。预测RNA分子的降解是设计更稳定的基于RNA的治疗方法的关键任务。在这里，我们描述了Kaggle上的众包机器学习竞赛（“Stanford OpenVaccine”），涉及对6043个102-130个核苷酸的不同RNA构建体的单核苷酸分辨率测量，这些构建体本身是通过RNA设计平台Eterna上的众包征集的。整个实验在不到6个月的时间内完成，来自获胜模型的核苷酸水平预测的41%在地面真实测量的实验误差范围内。此外，这些模型推广到盲预测更长的mRNA分子（504-1588个核苷酸）上的正交降解数据，与先前公布的模型相比，具有更高的准确性。顶级团队将自然语言处理架构和数据增强技术与之前的RNA二级结构动态编程模型的预测相结合。这些结果表明，这样的模型是能够代表在线水解具有良好的准确性，支持其用于设计稳定的信使RNA。整合两个众包平台，一个用于数据集创建，另一个用于机器学习，可能会对其他需要快速科学发现的紧迫问题产生积极影响。
2022-04-22 cs.LG physics.bio-ph q-bio.BM
BeeRNA: tertiary structure-based RNA inverse folding using Artificial Bee Colony
BeeRNA利用人工蜂群算法结合碱基配对距离过滤和RMSD评估，实现高效RNA三级结构逆折叠设计。
2025-11-26 cs.AI q-bio.BM
Towards Parsimonious Generative Modeling of RNA Families
本文提出eaDCA方法，通过构建稀疏共进化模型生成高质量人工RNA序列并预测突变效应，还能估算特定RNA家族潜在功能序列数量，为探索广阔RNA序列空间提供了高效且可解释的新工具。
2023-10-19 cond-mat.stat-mech q-bio.BM q-bio.GN
Correcting a SHAPE-directed RNA structure by a mutate-map-rescue approach
非编码RNA的三维构象支持其生化功能，但在很大程度上回避了实验表征。在这里，我们报告说，将经典的突变/拯救策略与高通量化学作图相结合，可以快速推断RNA结构，并具有非常强的验证能力。我们重新审视了一个典型的16 S rRNA结构域，其中SHAPE（选择性2`-羟基酰化与引物延伸）表明了载脂蛋白和全核糖体构象之间的构象变化。计算支持的估计，来自替代化学探针的数据，以及突变和映射（M2）实验暴露了先前方法的局限性，而是给出了接近晶体学的二级结构。通过高通量突变/拯救方法对单个碱基对进行系统性询问，然后允许对基于M2的二级结构进行彻底验证和细化，并进一步揭示功能构象作为通过单核苷酸寄存器移位可访问的激发态（25+/-5%群体）。这些结果纠正了错误的形状推断的核糖体构象变化，并提出了一个通用的突变地图救援方法解剖RNA动态结构景观。
2014-01-21 q-bio.BM
Emergence of life in an inflationary universe
以RNA形式存储的有序信息的非生物出现是关于生命起源的一个重要的未解决的问题。一个超过40- 100个核苷酸的聚合物是期望具有自我复制活性所必需的，但是通过随机反应形成这样一个具有正确核苷酸序列的长聚合物在统计学上似乎是不可能的。然而，我们的宇宙，由一个单一的膨胀事件，可能包括超过$10^{100}$太阳类恒星。如果生命能在如此大的体积中至少出现一次，这与我们对地球上生命的观测并不矛盾，即使在只包含$10^{22}$恒星的可观测宇宙中，预期的非生物发生事件的数量小得可以忽略不计。这里，在作为第一生物聚合物所需的最小RNA长度$l_{\min}$和期望通过随机添加单体形成这样的长且活性的RNA所需的总体尺寸之间导出定量关系。然后，它表明，一个活跃的RNA确实可以在暴胀宇宙中的某个地方产生，给非生物聚合问题的解决方案。另一方面，$l_{\min}$必须短于$\sim$ 20个核苷酸，以使在类地行星上的非生物发生概率接近1，但是对于这样短的RNA不期望有自我复制活性。因此，如果未来发现了与地球上不同起源的外星生物，这将意味着一种未知的机制在起作用，以比随机统计过程快得多的速度合成核苷酸。
2020-02-02 astro-ph.CO astro-ph.EP q-bio.BM
CoFold: thermodynamic RNA structure prediction with a kinetic twist
现有的采用单个RNA序列并预测相应RNA二级结构的最先进方法是热力学方法。这些预测了最稳定的RNA结构，但没有考虑结构形成的过程。然而，到目前为止，我们已经有了充足的实验和理论证据，证明序列在体内转录时会折叠，而且结构形成的过程很重要。我们在这里提出了一个概念上的新方法来预测RNA的二级结构，称为CoFold，结合热力学与动力学的考虑。我们的方法在预测准确性方面显着提高了最先进的水平，特别是对于长度超过一千个核苷酸的长序列，如核糖体RNA。
2012-07-25 q-bio.BM q-bio.QM
Deconvolving RNA Base Pairing Signals
现在已知越来越多的RNA序列具有多个稳定序列的分布。最近的算法使用序列中的核苷酸列表和辅助实验数据来预测这种分布。虽然这些算法在识别分布的组成结构方面很大程度上是成功的，但恢复它们的相对权重仍然具有挑战性。在本文中，我们使用全变差距离来量化这个问题。然后，我们证明了Nussinov-Jacobson模型下，一个大比例的RNA结构对不能联合重建低全变差距离。最后，我们通过分析辅助数据中的信息量来表征预测构象比的不确定性。
2019-12-15 math.CO q-bio.BM
Development and applications of Coarse Grained models for RNA
与蛋白质相比，很少有人关注用于描述RNA分子的计算模型的发展，RNA分子被认为在许多细胞功能中起着关键作用。目前的原子详细力场不足以准确捕捉甚至简单的核酸结构的特性。在这篇文章中，我们回顾了我们开发粗粒度（CG）模型的努力，这些模型捕获了特定长度尺度的底层物理。两个模型进行了讨论。其中之一是三相互作用位点（TIS）模型，其中每个核苷酸由三个对应于糖，磷酸盐和碱基的珠子表示。另一种是自组织聚合物（SOP）模型，其中每个核苷酸被表示为单个相互作用中心。应用TIS模型研究了人端粒酶假结中发夹结构形成的复杂性以及拥挤效应对两种构象平衡移动的影响。关于拥挤的工作说明了与端粒酶活性的直接联系。我们用SOP模型来描述{ \it Tetrahymena}核酶对力的响应。模拟的解折叠路径与单分子拉伸实验吻合得很好。我们还回顾了{ \it Azoarcus}核酶去折叠途径的预测。CG在描述RNA动力学方面的成功应用给我们带来了希望，即可以使用所提出的模型的变体来处理涉及RNA-蛋白质相互作用的更复杂的过程。
2014-02-25 cond-mat.soft q-bio.BM
RNA secondary structures: from ab initio prediction to better compression, and back
在本文中，我们将生物领域知识结合到随机模型中用于从头RNA二级结构预测，以改进RNA序列和结构数据的联合压缩的现有技术（Liu等人，BMC Bioinformatics，2008）。此外，我们表明，相反，压缩比可以作为比较不同随机模型预测质量的廉价且强大的代理，这可能有助于指导寻找更好的RNA结构预测模型。我们的研究结果建立在RNA二级结构的专家随机上下文无关语法模型（Dowell & Eddy，BMC Bioinformatics，2004; Nebel & Scheid，Theory in Biosciences，2011）上，并结合了不同的（静态和自适应）规则概率和算术编码模型。我们提供了一个原型实现和广泛的实证评估，我们说明了语法功能和概率模型如何影响压缩比。
2023-02-22 cs.IT math.IT q-bio.BM
RNA matrix models with external interactions and their asymptotic behaviour
我们研究了RNA的矩阵模型，其中外部扰动作用于聚合物链的n个核苷酸。扰动的影响出现在配分函数的指数生成函数中，作为因子$(1-\frac{nα}{L})$ [其中$(1-\frac{nα}{L})$是原始项与扰动项的强度之比，L是链的长度]。数值分析了当（i）$n=L$和（ii）$n=1$时扩展矩阵模型亏格分布函数的渐近行为。在这些RNA的矩阵模型中，当$nα/L$从0增加到1时，发现在固定长度L和亏格g下的图数$a_{L, g}$的普适性从$3^{L}$变为$(3-\frac{nα}{L})^{L}$（$2^{L}$当$nα/L=1$时）和在固定长度L但独立于亏格g的图总数$\cal N$的渐近表达式，因子$\exp^{\sqrt{L}}$至$\exp^{(1-\frac{nα}{L})\sqrt{L}}$的变化（当$nα/L=1$时为$exp^{0}=1$）
2008-09-05 q-bio.BM
Scaling properties of RNA as a randomly branching polymer
本文利用随机分支聚合物理论，通过将RNA二级结构映射为平面树，确定了两个标度指数，发现其标度行为类似三维自回避树，并建立了分析固定长度RNA分支性质的框架。
2023-05-17 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.BM
α-HMM: A Graphical Model for RNA Folding
University of Georgia（佐治亚大学）；North Oconee High School（北奥科尼高中）
提出α-HMM图模型，通过灵活限制随机过程中的事件影响关系，高效预测含假结的RNA二级结构。
2024-01-07 cs.LG q-bio.BM
An infinite class of unsaturated rooted trees corresponding to designable RNA secondary structures
RNA二级结构是可设计的，如果有一个RNA序列，可以达到其最大数量的碱基对，只有通过采用该结构。组合RNA设计问题是由Haleland等人在2016年提出的，目的是确定给定的RNA二级结构是否可设计。Haleland等人通过参考其相应的有根树来鉴定某些类别的可设计和不可设计的二级结构。我们引入了一个无限类的有根树含有不成对的核苷酸在最大的深度，并建设性地证明，其相应的二级结构是可设计的。这补充了以前的结果的组合RNA设计问题。
2020-05-08 cs.DS math.CO q-bio.BM
RNA-FrameFlow: Flow Matching for de novo 3D RNA Backbone Design
Yale University（耶鲁大学）；University of Cambridge (UK)（剑桥大学）；Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利国家实验室）；Prescient Design, Genentech, Roche（Prescient Design、基因泰克、罗氏）；University of Oxford (UK)（牛津大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
提出首个基于SE(3)流匹配的3D RNA骨架生成模型RNA-FrameFlow，通过定制数据协议与评估指标，成功生成40-150个核苷酸的局部逼真骨架，超40%达到全局自洽。
2025-08-11 cs.LG q-bio.BM q-bio.GN
A novel RNA pseudouridine site prediction model using Utility Kernel and data-driven parameters
BITS Pilani K K Birla Goa Campus（比尔拉科学技术学院基兰·比拉尔果阿校区）；Nitte Meenakshi Institute of Technology（尼特·米纳克希理工学院）；BITS Pilani Goa（比尔拉科学技术学院果阿校区）；HappyMonk AI（快乐僧侣人工智能公司）
针对小样本RNA假尿苷位点预测问题，本文提出基于经济学效用理论的SVM核，并以最小结构单元MSU及位置特异性核苷酸组成作为数据驱动特征，性能平均超越现有模型10%-15%。
2023-11-02 cs.LG q-bio.BM
Pseudoknot RNA Structures with Arc-Length $\ge 3$
在本文中，我们研究$k$ -非交叉RNA结构与弧长$\ge 3$，即RNA分子中，对于任何$i$，核苷酸标记$i$和$i+j$（$j=1,2$）不能形成一个键，其中有最多的$k-1$相互交叉的弧。让${\sf S}_{k,3}(n)$表示它们的编号。基于一个新的功能方程的生成函数$\sum_{n\ge 0}{\sf S}_{k,3}(n)z^n$，我们推导出任意$k\ge 3$指数增长因子和$k=3$的次指数因子。我们的主要结果是公式${\sf S}_{3,3}(n) \sim \frac{6.11170\cdot 4!}{n(n-1)...(n-4)} 4.54920^n$的推导。
2007-08-23 math.CO q-bio.BM
Evolution of the genetic code. From the CG- to the CGUA-alphabet, from RNA double helix to DNA
提出了遗传密码进化的假说，其主要机制是核苷酸自发损伤导致基因组AT富集。该假说解释了遗传密码对点突变的稳定性、密码方言的存在、终止密码子的出现、DNA双螺旋的出现以及遗传密码表的对称性。遗传密码最初的三联体结构的假设已经得到证实。已经提出了关于第一个基因和第一个蛋白质的一级结构的假说。
2008-05-05 q-bio.BM q-bio.PE
The Montparnasse Algorithm for RNA Design
Tristan Cazenave
提出基于广义嵌套滚动策略适应的蒙特卡洛搜索框架Montparnasse，结合问题特定先验和字典序多准则评估，在Eterna100基准上比现有最优方法DesiRNA快三倍以上，并在血红蛋白α信使RNA二级结构优化中优于LinearDesign。
2026-05-25 cs.AI q-bio.BM
Chain Length Determines the Folding Rates of RNA
我们证明了RNA的折叠速率（kF）是由N决定的。根据中心极限定理和高分子物理学的概念，假设分离折叠态和未折叠态的自由能垒分布为高斯分布，我们证明了k_F ~ k_0 exp（-alpha N^0.5）.值得注意的是，该理论拟合了跨越7个数量级的实验速率，k_0 ~ 1.0（微秒）^{-1}。我们发现的一个直接结果是，RNA折叠的速度极限大约是1微秒，就像球状蛋白质折叠一样。
2012-01-04 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.BM
Large-scale simulation of RNA macroevolution by an energy-dependent fitness model
模拟核苷酸序列广泛应用于分子进化的理论和实验研究。传统的模拟器一般采用固定参数的时齐马尔可夫模型进行序列演化。在这项工作中，我们使用的RNA的二级结构的折叠自由能作为其表型适应性的代理，并模拟RNA宏观进化的突变选择群体遗传学模型。由于两步过程是以RNA及其突变体系综为条件的，我们不再有一个全局替换矩阵，也没有明确地假设这个非均匀随机过程的任何替换矩阵。在介绍了RNA进化的基本模型后，我们概述了启发式实现算法和几个模型的改进。然后，我们讨论了模型参数的校准，并表明，在遗传重建与简约法和似然法，由我们的模拟器，rnasim产生的序列，具有更大的统计复杂性比两个标准的模拟器，ROSE和Seq-Gen，并接近经验序列。
2009-12-11 q-bio.BM q-bio.PE
Can biopolymer structures be sampled enumeratively? Atomic-accuracy RNA loop modeling by a stepwise ansatz
大分子结构的原子级精确预测是计算生物物理学长期追求的目标。精确的建模应该是通过优化物理上现实的能量函数来实现的，但是目前由于生物聚合物的许多自由度的不完整采样而被排除。我们在这里提出了一个工作假设，称为“逐步ananomaly”，递归地构建包装良好的原子细节模型，在小的步骤，列举了数百万的构象为每个单体，并涵盖所有建立的路径。通过在Rosetta中实施该策略，并利用高性能计算，我们提供了这一假设的第一个测试的基准15 RNA环建模问题，从核糖开关，核酶，和核糖体，包括10例，是无法解决的先验知识为基础的建模方法。对于每个循环问题，这种确定性逐步组装（SWA）方法要么达到原子精度，要么暴露罗塞塔的全原子能量函数中的缺陷，表明构象采样瓶颈的解决方案。据我们所知，SWA是第一个枚举，从头构建方法，系统地优于现有的蒙特卡洛和基于知识的方法，用于三维结构预测。作为一个严格的实验测试，我们已经应用SWA的小RNA基序以前未知的结构，C7.2 tetraloop/tetraloop受体，并严格测试这种盲目的预测与核苷酸分辨率结构映射数据。
2011-04-28 q-bio.BM
Ab initio RNA folding
RNA分子是必需的细胞机器，执行各种各样的功能，需要特定的三维结构。在过去的几年里，通过X射线晶体学和NMR实验确定RNA结构似乎已经达到了每年解析结构数量的平台，但随着越来越多的RNA序列被发现，需要结构预测工具来补充实验数据。RNA折叠的理论方法自上世纪90年代后期出现第一个二级结构预测算法以来就已经发展起来。在过去的10年中，已经开发了许多用于3D结构的预测方法，首先基于生物信息学和数据挖掘，最近基于系统的粗粒度物理表示。在这篇综述中，我们将介绍RNA结构预测的挑战以及生物信息学方法和基于物理学的方法背后的主要思想。我们将集中在最近的物理为基础的现象学模型的描述，以及它们是如何建立，包括RNA碱基，其作用是至关重要的折叠的相互作用的特异性。通过来自不同模型的例子，我们将指出基于物理的方法的优势，这些方法不仅能够预测平衡结构，还能够研究动力学和化学行为，以及包括更多关键相互作用的开放挑战。
2014-12-30 cond-mat.soft physics.bio-ph q-bio.BM
Improving RNA secondary structure prediction via state inference with deep recurrent neural networks
本文提出基于深度双向LSTM的RNA状态推断方法，将状态预测转化为合成SHAPE数据并用于指导NNTM，在16S rRNA测试集上使二级结构预测准确率平均提升25个百分点。
2020-02-23 q-bio.BM
Kirigami: large convolutional kernels improve deep learning-based RNA secondary structure prediction
Dana-Farber Cancer Institute（达纳-法伯癌症研究所）；University of Michigan（密歇根大学）
本文提出名为Kirigami的全卷积神经网络，利用11像素大卷积核提升RNA二级结构预测性能，在标准测试集上MCC显著超越现有方法，尤其在假结预测上提升58-400%。
2024-06-06 cs.AI q-bio.BM
A Chemical Kinetic Model of Transcriptional Elongation
本文介绍了一个RNA聚合酶沿DNA序列延伸动力学的化学动力学模型。所提出的模型管理的离散运动的RNA聚合酶沿DNA模板，没有考虑到弹性效应。该模型的新概念是一个“前瞻性”的特征，其中核苷酸在被共价结合到新生RNA链之前可逆地结合到DNA上。结果是特定的DNA序列，已被用于单分子实验的随机行走的RNA聚合酶沿DNA。通过从实验过程中复制数据分析算法，该模型产生速度直方图，从而能够与这些公布的结果进行直接比较。
2006-05-23 q-bio.BM q-bio.SC
Amplitude and Frequency Spectrum of Thermal Fluctuations of A Translocating RNA Molecule
使用理论和计算机模拟的结合，我们研究了RNA分子的易位，通过光学镊子拉过固态纳米孔，作为确定其二级结构的方法。可以确定二级结构的元素的分辨率受到热波动的限制。我们提出了一个详细的研究，这些热波动，包括频谱，并表明，这些排除了单核苷酸分辨率下，我们模拟的实验条件。提高这种分辨率的两种可能的方法是用跨膜的回拉电压强拉伸RNA，以及通过生物化学手段使RNA的易位部分变硬。
2009-08-03 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Force-induced denaturation of RNA
我们定量描述了RNA分子的影响下施加在其两端的外力在一个典型的单分子实验。我们的计算采用了核苷酸之间的相互作用，通过使用实验确定的RNA二级结构的自由能规则和模型的外部单链区域的聚合物性质明确作为弹性自由连接的链。我们发现，尽管复杂的二级结构，力延伸曲线是典型的光滑准平衡。我们确定和表征两个序列/结构依赖的机制，除了序列独立的熵弹性的外部单链区域，是负责的平滑度。这些涉及到外力同时作用的不同结构元件之间的补偿，以及次优结构的贡献。我们估计有多少功能记录在非平衡状态下的力-延伸曲线，在那里的拉力比在分子的二级结构中的重排进行得更快，可以显示在原则上。我们的软件通过“RNA提取服务器”向公众提供。
2001-05-30 cond-mat.soft q-bio.BM
The unknotted strands of life: knots are very rare in RNA structures
目前正在进行的检测和表征生物聚合物中的物理缠结的努力已经确定，结存在于许多球状蛋白质中，也大量存在于包装在噬菌体内的病毒DNA中。另一方面，RNA分子还没有被系统地筛选出物理结的出现。因此，我们对蛋白质数据库中存在的约6，000种RNA结构进行了系统分析。搜索发现不超过三个深打结的RNA分子。这些是通过冷冻-em溶解的核糖体RNA，由大约3，000个核苷酸组成。因此，与蛋白质和病毒DNA的情况相比，观察到的RNA结的发生率实际上可以忽略不计。这表明，无论是进化选择，或热力学和动力学折叠机制的作用，以尽量减少RNA的纠缠的程度是无与伦比的其他类型的生物分子。观察到的三种RNA打结模式的性质为设计能够在扭结折叠中自打结的RNA序列提供了有价值的线索。
2014-10-06 cond-mat.soft physics.bio-ph physics.chem-ph
Coarse-grained simulations of RNA and DNA duplexes
虽然RNA发挥许多细胞功能，但对这些分子的动力学和热力学知之甚少。原则上，全原子分子动力学模拟可以研究这些问题，但与目前的计算机设备，这些模拟已被限制到小RNA和短时间。HiRe-RNA是最近提出的一种高分辨率粗粒度RNA，它捕获了许多几何细节，如碱基配对和堆叠，能够在很短的计算时间内将RNA分子折叠成接近天然的结构。到目前为止，它已被应用于简单的发夹，在这里，我们提出了它的应用，几十个核苷酸的双链体，并显示如何与我们的模型和双链交换分子动力学（REMD），我们可以很容易地预测正确的双螺旋从一个完全随机的配置和研究的解离曲线。为了显示我们的模型的通用性，我们提出了一个应用程序的双链DNA分子以及。重建算法使我们能够获得完整的原子结构的粗粒度模型。通过原子分子动力学（MD），我们可以从低温复制品的代表性结构或从实验结构开始比较动力学，并显示两者在统计上是如何相同的，突出了结构化RNA和DNA的粗粒度方法的有效性。
2013-01-21 physics.bio-ph q-bio.BM
Sequence-Informed Geometric Evaluation of RNA 3D Structures
Aalborg University（奥尔堡大学）；Imperial College London（帝国理工学院）；Bioinformatics Institute (BII), A*STAR（新加坡科技研究局生物信息学研究所）；Genome Institute of Singapore (GIS), A*STAR（新加坡科技研究局新加坡基因组研究所）；Statens Serum Institut（丹麦国家血清研究所）；University of Copenhagen（哥本哈根大学）
提出SIRGE，一种利用预训练RNA语言模型核苷酸嵌入条件化结构表示的几何评估器，在Kendall-τ对齐、Top-1选择和Top-3排序上优于现有方法，证明序列信息补充几何推理。
2026-09-11 cs.LG q-bio.BM
Correlation between nucleotide composition and folding energy of coding sequences with special attention to wobble bases
背景资料：mRNA的二级结构和复杂性影响其对调节分子（蛋白质、微小RNA）的可及性、其稳定性和其表达水平。RNA序列的移动元件，摆动碱基，预期调节包含编码序列的结构的形成。结果：通过统计学、生物信息学方法研究了90个CDS（包含26，370个密码子）的序列/折叠能（FE）关系。我发现与编码序列相关的FE（dG）是显著的和负的（407 kcal/1000碱基，平均值+/- S.E.M.）表明这些序列能够形成结构。然而，FE仅具有小的自由分量，小于总量的10%。第一和第三密码子碱基对FE的贡献大于第二（中央）碱基的贡献。通过改变同义密码子中的摆动碱基，可以实现FE的~ 4倍变化。序列/FE关系可以用简单的算法来描述，并且总FE可以仅从核酸的序列组成来预测。不同同义密码子对FE的贡献是相加的，并且一个密码子不能取代另一个密码子。氨基酸的同义密码子对mRNA总折叠能的累积贡献与该氨基酸在翻译蛋白中的相对量密切相关。结论：同义密码子在决定mRNA FE和翻译蛋白质中氨基酸相对量的作用方面不可互换，即使它们在氨基酸编码方面不可区分。
2008-07-21 q-bio.BM q-bio.QM
MERGE-RNA: a physics-based model to predict RNA secondary structure ensembles with chemical probing
Université de Strasbourg（斯特拉斯堡大学）
本研究提出MERGE-RNA模型，通过物理建模方法预测RNA二级结构集，克服了传统方法在解析化学探针数据方面的局限，实现了对RNA结构集的更准确和可解释的预测。
2026-08-12 physics.bio-ph q-bio.BM
Distribution of graph-distances in Boltzmann ensembles of RNA secondary structures
大的RNA分子通常携带多个功能结构域，其空间排列是其功能的重要决定因素。此外，前体mRNA剪接依赖于剪接点的空间接近性，剪接点可以被非常长的内含子分开。在RNA病毒基因组的加工过程中也出现了类似的效果。尽管是一个粗略的测量，但热力学平衡中的空间距离分布因此提供了关于分子整体形状的有用信息，可以提供对其功能结构域相互作用的见解。空间距离可以用RNA二级结构中的图距离来近似。在这里，我们表明，任意核苷酸之间的图形距离的平衡分布可以计算在多项式时间内通过动态规划。时间复杂度为O（n^11）的递归。虽然我们能够在许多实际应用中将其减少到O（n^6），但进一步减少似乎很困难。因此，我们的结论是，采样方法，这是更容易实现的，也是理论上有利于大多数现实生活中的应用，特别是因为这些主要涉及在非常大的RNA分子的长程相互作用。
2013-07-30 q-bio.BM q-bio.QM
A QUBO model of the RNA folding problem optimized by variational hybrid quantum annealing
针对RNA二级结构预测的NP难问题，提出适用于量子退火机和电路模型量子计算机的物理驱动QUBO模型，通过变分混合量子退火调参后，性能优于现有同类模型。
2022-08-08 q-bio.BM quant-ph
Predicting 3D RNA Folding Patterns via Quadratic Binary Optimization
Missouri Western State University（密苏里西部州立大学）；Meta-Analytics, Inc.（Meta-Analytics公司）
RNA分子的结构在其生物学功能中起着重要作用。在已知一维RNA碱基序列的情况下预测其结构是一个困难而重要的问题。许多计算机程序（称为计算机程序）可用于预测2维（二级）结构，但3维（三级）结构预测要困难得多，主要是由于可行的解决方案数量多得多，以及关于3D结构热力学能量的实验数据少得多。即使有先进的X射线晶体学和核磁共振成像技术，验证最可能的三维结构也是具有挑战性的。在本文中，我们开发了三维RNA折叠的预测，通过增加惩罚和奖励参数，以前的二维方法的基础上二次无约束二进制优化（QUBO）模型。这些参数提供了所允许的三维折叠量的灵活性。我们通过一个新的加权相似性结构测度解决多个近优结构的问题，并通过逐步改进局部最优解来说明折叠路径。这些问题通过一个新的商业QUBO求解器AlphaQUBO（Meta-Analytics，2020）来解决，该求解器可以解决具有数十万个二进制变量的问题。
2021-06-14 cs.LG q-bio.BM
RNA substructure as a random matrix ensemble
对RNA结构的某个摘要进行了组合分析，以研究其统计特性。我们的方法把二级结构的骨架看作是配对和非配对核苷酸的交替序列，可以用随机矩阵模型来描述。我们利用具有第二类Chebyshev多项式的Hermitian矩阵模型得到了结构的生成函数，并分析了关于茎数的统计特性。为了匹配的统计行为的实验结果，我们认为在巨正则系综的结构，并找到一个逸度值对应于适当数量的茎。
2020-03-09 cond-mat.stat-mech hep-th q-bio.BM
Structural analysis of SARS-CoV-2 and prediction of the human interactome
病毒基因组的特定元件调节宿主细胞内的相互作用。在这里，我们计算了超过2500种冠状病毒的二级结构含量，并计算了超过100000种人类蛋白质与严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）的相互作用。我们发现3和5 ′末端是病毒基因组中最具结构性的元件，5 ′末端具有与人类蛋白质结合的最强倾向。包含核苷酸23000-24000的结构域在序列和结构水平上都是高度保守的，而上游区域变化显著。这两个序列编码病毒蛋白Spike S的一个结构域，该结构域与人受体血管紧张素转换酶2（ACE 2）相互作用，并具有结合唾液酸的潜力。我们的预测表明，在5个引物末端的前1000个核苷酸可以与参与病毒RNA加工的蛋白质相互作用，例如双链RNA特异性编辑酶和ATP依赖性RNA解旋酶，以及其他高置信度的候选伙伴。这些相互作用，以前报道也涉及艾滋病毒，揭示了宿主病毒相互作用的重要信息。由SARS-CoV-2基因组募集的转录和转录后元件的列表提供了与人类细胞中基因表达变化相关的生物学途径的线索。
2020-04-29 q-bio.BM q-bio.GN q-bio.MN
Understanding the errors of SHAPE-directed RNA structure modeling
结构化RNA的单核苷酸分辨率化学作图正在通过新的化学方法、更快的读数以及与计算算法的耦合而迅速推进。最近的测试表明，通过引物延伸的选择性2 '-羟基酰化（SHAPE）在模拟RNA二级结构的螺旋中可以给出接近零的错误率（0-2%）。在这里，我们基准的方法，使用6个分子的晶体学数据：tRNA（苯丙氨酸）和5S rRNA从大肠杆菌，P4-P6结构域的四膜虫组I核酶，和配体结合结构域从核糖开关腺嘌呤，环二GMP，和甘氨酸。这些高度结构化的RNA的SHAPE定向建模给出了17%的总体假阴性率（FNR）和21%的假发现率（FDR），在六个病例中的五个中至少有一个螺旋预测错误。数据处理、标准化和建模参数的广泛变化并没有显着减轻建模误差。只有一个变异，过滤掉在引物延伸过程中用脱氧肌苷三磷酸收集的数据，得到适度的改善（FNR = 12%，FDR = 14%）。剩余的结构建模误差被解释为这些RNA的形状数据的信息含量不足，通过非参数自举分析评估。除了这些基准案例之外，自举法表明，在先前提出的HIV-1 RNA基因组的SHAPE导向模型中，大多数螺旋的置信度较低（<50%）。因此，SHAPE指导的RNA建模并不总是明确的，并且如本文所述的螺旋-螺旋置信度估计对于解释来自这种强大方法的结果可能是至关重要的。
2011-09-07 q-bio.BM q-bio.QM
The Role of Nucleobase Interactions in RNA Structure and Dynamics
在RNA三维结构中观察到的相互作用的复杂网络通常根据多种几何性质来描述，包括螺旋参数、碱基配对/堆叠、氢键和骨架构象。我们表明，一个简单的分子表示组成的一个定向珠每个核苷酸可以解释RNA的基本结构特性。在这个框架中，典型的沃森-克里克，非沃森-克里克碱基配对和碱基堆积相互作用可以明确地确定在一个定义良好的相互作用壳。我们通过执行两个独立的，互补的测试来验证这种表示。首先，我们用它来构建一个序列独立的，基于知识的评分功能的RNA结构预测，这是有利的完全原子，国家的最先进的技术相比。其次，我们定义了一个度量来测量RNA结构之间的偏差，该偏差直接报告碱基-碱基相互作用网络中的差异。这个度量的有效性进行测试的能力，区分结构和动力学遥远的RNA构象，执行更好的标准技术相比。总而言之，我们的结果表明，这种极简的、以核碱基为中心的表示捕捉了与描述RNA结构和动力学相关的主要相互作用。
2014-10-06 physics.bio-ph physics.chem-ph physics.comp-ph
ThreshKnot: Thresholded ProbKnot for Improved RNA Secondary Structure Prediction
RNA结构预测是一个具有挑战性的问题，特别是在伪结的情况下。最近，已经从经典的基于最小自由能的方法（MFE）转移到基于配分函数的方法，该方法使用碱基配对概率组装结构。后一组的两个例子是流行的最大预期精度（MEA）方法和ProbKnot方法。ProbKnot是一种快速的启发式算法，它可以将最有可能配对的核苷酸配对，并且与MEA不同，它还可以预测具有假结的结构。然而，ProbKnot的全部潜力在很大程度上被忽视了。特别是，当引入时，它没有可以在阳性预测值（PPV）和灵敏度之间平衡的MEA样超参数。我们表明，一个简单的阈值版本的ProbKnot，我们称之为ThreshKnot，导致更准确的整体预测，过滤掉不太可能的对，其概率低于给定的阈值。我们还表明，在三个广泛使用的折叠引擎（RNAstructure，Vienna RNAfold和Difold）上，ThreshKnot总是优于涉及更多的MEA算法，（1）其更高的结构预测精度，（2）其预测伪结的能力，（3）其更快的运行时间和更容易的实现。这表明ThreshKnot应该取代MEA作为默认的基于配分函数的结构预测算法。ThreshKnot已经在广泛使用的RNAstructure软件包版本6.2（2019年11月27日发布）中提供：https://rna.urmc.rochester.edu/RNAstructure.html
2020-01-09 physics.bio-ph q-bio.BM q-bio.QM
Combinatorics of locally optimal RNA secondary structures
RNA二级结构的渐近数为$1.104366 \cdot n^{-3/2} \cdot 2.618034^n$是Stein和Waterman的经典结果。出于动力学的RNA二级结构的形成，我们有兴趣在确定的渐近数量的二级结构是局部最优的，相对于一个特定的能量模型。在Nussinov能量模型中，每个碱基对结构的能量贡献为-1，局部最优结构恰好是饱和结构，我们之前已经证明，对于长度为$n$的序列，渐近地存在$1.07427\cdot n^{-3/2} \cdot 2.35467^n$许多饱和结构。在本文中，我们考虑的基础堆叠能量模型，Nussinov模型的一个温和的变种，其中每个堆叠的碱基对有助于-1对结构的能量。相对于碱基堆积能量模型的局部最优结构正是那些茎不能延伸的二级结构。这种结构首先由Evers和Giegerich考虑，他们描述了一种动态规划算法来枚举所有局部最优结构。在本文中，我们应用枚举组合学的方法来计算这种结构的渐近数。此外，我们认为类似的组合问题的二级结构与注释的单链，堆叠核苷酸（悬垂）。
2012-12-30 math.CO q-bio.BM
Methods for Analyzing RNA Pseudoknots via Chord Diagrams and Intersection Graphs
本文提出通过弦图和交集图结合距离度量$τ$的方法，用于系统分析RNA伪结结构，揭示其复杂度的量化特征。
2025-12-23 math.CO q-bio.BM q-bio.QM
Size, shape, and flexibility of RNA structures
确定RNA分子的大小和柔性对于理解折叠结构中的包装性质以及阐明RNA与DNA或蛋白质之间的相互作用是重要的。使用蛋白质数据库中RNA结构的坐标，我们发现使用回转半径$R_G$测量的折叠RNA结构的大小遵循Flory标度定律，即$R_G =5.5 N^{1/3}$，其中N是核苷酸的数量。RNA分子的形状由非球面性$Δ$和形状$S$参数表征，所述形状参数使用惯性矩张量的特征值计算。从$Δ$的分布，我们发现，折叠的RNA结构的大部分是非球面和$S$值的分布表明，RNA分子是扁长的（$S>0$）。折叠结构的柔性由持久长度$l_p$表征。通过将距离分布函数$P(r)$拟合到蠕虫链模型中，提取了持续长度$l_p$。我们发现，$l_p\approx 1.5 N^{0.33}$是一种有效的抗肿瘤药物。$l_p$对$N$的依赖性意味着螺旋的平均长度应该随着RNA大小的增加而增加。我们还分析了核糖体（30 S、50 S和70 S）结构中的包装，包括$R_G$、$Δ$、$S$和$l_p$。与大多数RNA分子相比，70S和50S亚基更球形。50S的球形是由于存在异常大量的小螺旋（与30S亚基相比），这些小螺旋通过凸起和环缝合在一起。完整的70S核糖体和组成颗粒的形状的比较表明，折叠的单个分子可能发生在组装之前。
2006-09-23 physics.bio-ph q-bio.BM
Valid plane trees: Combinatorial models for RNA secondary structures with Watson-Crick base pairs
RNA的组合学在生物学中起着核心作用。数学生物学家有几种常用的RNA模型：固定字母表中的单词（代表核苷酸的一级序列）和平面树（代表RNA序列的二级结构或折叠）。本文考虑了一个增强版本的标准模型的平面树，一个结合了一些观察到的约束如何折叠可以发生。特别地，我们假设字母表由互补对组成，例如RNA的沃森-克里克对A-U和C-G。给定字母表中的一个单词，一个有效的平面树是这样一棵树，当单词围绕树折叠时，每条边都匹配两个互补的字母。考虑一个图，其顶点是一个固定字的有效平面树，其边由Condon，Heitsch和Hoos的局部移动给出。我们证明这个图是连通的。在至少存在一棵有效平面树的条件下，给出了从一个准素序列构造一棵有效平面树的显式算法。我们的算法产生的树有其他有用的特征，包括一个唯一性条件定义的局部移动。我们还研究了有效平面树的枚举性质，分析了有效平面树的数目如何依赖于序列长度和字母表大小的选择。最后，我们表明，至少有一个有效的平面树的字的比例为零，字的大小增加。我们还提出了一些开放性问题。
2017-06-22 math.CO q-bio.BM
A nucleobase-centered coarse-grained representation for structure prediction of RNA motifs
我们介绍了SPQR模型，这是一种用于结构预测和细化的粗粒度RNA表示。在我们的方法中，核苷酸的表示由磷酸基团的点粒子和核苷的各向异性粒子组成。原则上，相互作用是由ESCORE函数（一种以基础为中心的评分函数）激发的基于知识的潜力。然而，一个特殊的治疗是给予碱基配对的相互作用和某些几何构象，这是失去了在一个原始的知识库模型。这导致能够描述平面规范和非规范碱基对和碱基-磷酸相互作用的表示，并区分糖起皱和糖苷扭转构象。该模型适用于折叠的几种结构，包括双链体与内部循环的非典型碱基对，tetraloops，路口和一个pseudokont。对于这些系统中的大多数，实验结构正确地预测在个人接触的水平。我们还提出了一种方法，有效地重新引入原子细节的粗粒度表示。
2017-12-06 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.BM
