3D RNA and functional interactions from evolutionary couplings
非编码RNA无处不在，但新RNA基因序列的发现远远超过了对其结构和功能相互作用的研究。我们挖掘进化序列记录，以获得有关RNA和RNA-蛋白质复合物的功能和结构的精确信息。在蛋白质结构预测中，我们使用序列共变异的最大熵全局概率模型来推断RNA分子内进化约束的核苷酸-核苷酸相互作用，以及RNA-蛋白质复合物中的核苷酸-氨基酸相互作用。预测的接触允许以良好的精度对几种已知的RNA结构和RNA-蛋白质复合物进行全原子盲的3D结构预测。对于未知的结构，我们预测在160个非编码RNA家族的接触。除了3D结构预测，进化耦合有助于识别重要的功能相互作用，例如，在核糖开关的开关点和HIV的复杂成核位点。在加速序列积累的帮助下，进化偶联分析可以加速发现涉及RNA的功能相互作用和3D结构。
2016-04-21 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
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
Cotranscriptional kinetic folding of RNA secondary structures including pseudoknots
RNA结构的计算预测是计算结构生物学中的一个重要问题。RNA结构形成的研究通常假设该过程从完全合成的序列开始。然而，实验证据表明，RNA折叠与其延伸同时进行。我们研究RNA二级结构的形成，包括假结，考虑到共转录的影响。我们提出了一个单核苷酸分辨率的RNA分子的折叠过程的动力学模型，其中聚合酶驱动的延伸的RNA链的一个新的核苷酸被包括作为一个原始的操作，连同随机模拟方法，实现这种折叠同时与转录合成。数值案例研究表明，我们的共转录RNA折叠模型可以预测的构象，有利于在实际的生物系统的形成。因此，我们的新计算工具可以提供定量预测，并提供有用的见解RNA折叠的动力学。
2021-03-17 q-bio.BM
A mutate-and-map protocol for inferring base pairs in structured RNA
化学作图是用于核酸结构分析的广泛技术，其中分子对不同探针的反应性以单核苷酸分辨率定量并用于约束结构建模。在过去的十年中，这个实验框架被广泛地重新审视，采用了高通量读出、化学修饰和快速数据分析的新策略。最近，我们将该技术与高通量诱变相结合。碱基配对核苷酸的点突变不仅会导致该核苷酸暴露，还会导致其相互作用配偶体暴露。对整个系统进行突变和映射，给出了分子接触映射的实验近似。在这里，我们给出了基于96孔毛细管电泳的这种突变和映射策略的内部协议，并提供了解释数据以推断核酸结构的实用技巧。
2013-01-31 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
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
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
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
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
Ultraviolet Shadowing of RNA Causes Substantial Non-Poissonian Chemical Damage in Seconds
RNA样品的化学纯度对于RNA折叠和催化行为的高精度研究至关重要，但这种纯度可能会受到凝胶纯化样品紫外线（UV）可视化过程中产生的光损伤的影响。在这里，我们定量评估的广度和程度，这种损害，然后使用逆转录单核苷酸分辨率毛细管电泳。我们检测了十几种天然和人工RNA（包括核糖开关结构域、其他非编码RNA和人工序列）中的UV诱导病变;检测了多种序列背景下的UV诱导病变，主要是但不限于嘧啶双联体;以及文献中推荐用于UV遮蔽的多种灯。最引人注目的是，照射时间过程揭示了可检测到的损害在几秒钟内曝光，这些数据可以定量地适合的“趋肤效应”模型，该模型占辐射凝胶切片的顶部附近的分子的暴露增加。结果表明，200个核苷酸的RNA受到20秒或更短的紫外线遮蔽可以引起20%的分子损伤，并且这些损伤的分子-分子分布比泊松分布更不均匀。因此，来自UV遮蔽的光损伤可能是定量和单分子分辨率RNA生物物理测量中人为异质性的普遍但未被认识到的原因。
2012-02-21 q-bio.BM q-bio.QM
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Two-dimensional chemical mapping for non-coding RNAs
非编码RNA分子折叠成精确的碱基配对模式，在遗传调控和蛋白质合成中发挥关键作用。我们在这里表明，耦合系统诱变与高通量SHAPE化学作图，使准确的碱基对推理的结构域从核糖体RNA，核酶，核糖开关。对于挑战先前化学/计算方法的六RNA基准，这种突变和映射策略给出了与晶体学数据一致的二级结构（2%错误率），包括对双甘氨酸核糖开关的盲测。通过建模的部分有序的RNA状态，该方法使第一次测试的“域间螺旋交换”的假设配体结合协同甘氨酸核糖开关。最后，突变和地图数据报告的三级接触内的非编码RNA，再加上罗塞塔/FARFAR算法，这些数据给出核苷酸分辨率的三维模型（5.7 α螺旋RMSD）的腺嘌呤核糖开关。这些结果突出了一个二维的化学策略推断的二级和三级结构，非编码RNA的行为的承诺。
2011-04-06 q-bio.BM q-bio.QM
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
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
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
Molecular dynamics simulations of chemically modified ribonucleotides
本文综述了化学修饰核糖核苷酸的分子动力学模拟研究，探讨了力场、增强采样和炼金模拟等技术细节，为实验人员与模拟专家提供了跨学科研究指南。
2022-11-24 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.BM
Mechanically probing the folding pathway of single RNA molecules
我们从理论上研究了单个RNA分子的机械拉伸变性，重点是分子波动中的（非）折叠途径的签名。我们的模型描述了核苷酸之间的相互作用，将实验确定的RNA二级结构的自由能规则，而外部的单链区域被建模为自由连接的链。对于示例性RNA序列（发夹和嗜热四膜虫I组内含子），我们计算了当分子通过在相对端上拉动而展开时端到端距离的准平衡波动。与平均准平衡力延伸曲线不同，这些波动揭示了单个结构元素展开的清晰特征。我们发现，这些签名的分辨率取决于测力装置的弹性常数，最佳值介于非常刚性和非常软之间。我们将我们的结果与Liphardt等人[Science 292，733-737（2001）]最近的实验进行了比较和关联。
2003-01-02 cond-mat.soft 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
Machine Learning for RNA Secondary Structure Prediction: a review of current methods and challenges
Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati, SISSA（意大利高等师范学院）
本文综述了RNA二级结构预测中当前方法和挑战，重点讨论了机器学习和深度学习在该领域的应用，以及数据稀缺性带来的泛化危机，同时展望了未来需要解决的难题，如复杂结构的预测和动态结构的建模。
2026-05-18 physics.bio-ph physics.comp-ph q-bio.BM
RNA thermodynamic structural entropy
原子水平的三维生物分子的构象熵在蛋白质-配体识别中起着重要的作用，但可靠的熵计算仍然是一个困难的问题。在这里，我们描述了前两个准确和有效的算法来计算RNA二级结构的构象熵，相对于特纳能量模型，其中自由能参数是从紫外吸收实验确定的。一个算法来计算RNA二级结构的衍生熵先前已经介绍，使用随机上下文无关文法（SCFG）。然而，衍生熵的数值在很大程度上取决于所选择的上下文无关文法和用于估计规则概率的训练集。使用Rfam数据库中的数据，我们确定，我们的热力学方法，同意在数值上，大大快于SCFG方法。热力学结构熵远小于衍生熵，长度归一化热力学熵和衍生熵之间的相关性是中等弱到差。在应用中，我们绘制的结构熵作为温度的函数为已知的热敏开关，确定锤头状核酶切割活性和总自由能之间的相关性得到改善，包括一个额外的自由能项所产生的构象熵，并绘制HIV-1基因组的窗口的结构熵。我们的软件RNAentropy可以计算任何用户指定温度的结构熵，并支持Turner'99和Turner'04能量参数。因此，RNAentropy是计算RNA二级结构构象熵的最先进的软件。该软件可在http://bioinformatics.bc.edu/clotelab/RNAentropy上获得。
2015-08-22 q-bio.BM
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
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
Monovalent ions modulate the flux through multiple folding pathways of an RNA pseudoknot
RNA假结（PKs）是核糖核酸（ribozyme）和核糖核蛋白（ribonucleoprotein）复合物的最小三级结构基序，其功能由其结构、稳定性和动力学决定。因此，重要的是要阐明其热力学/折叠机制的一般原则。在这里，我们结合实验和模拟来研究VPK假结的折叠/展开途径，VPK假结是参与核糖体移码的小鼠乳腺肿瘤病毒（MMTV）PK的变体。荧光核苷酸类似物（2-氨基嘌呤和pyrrolocytidine）放置在不同的茎/环的PK位置，激光温度跳跃的方法作为本地探针，使我们能够监测组装的顺序VPK与两个螺旋具有不同的内在稳定性。实验和分子模拟表明，在50 mM KCl的优势折叠途径人口只有更稳定的部分折叠的发夹。随着盐浓度的增加，平行折叠途径出现，涉及不太稳定的发夹结构作为替代中间体。值得注意的是，通道之间的通量由离子强度调制。这些发现支持了PK结构形成的顺序由发夹的相对稳定性决定的原理，发夹的相对稳定性可以通过序列变异或盐浓度来改变。我们的研究不仅明确地表明，PK折叠的平行途径，但也建立了定量描述的RNA自组装需要一个协同的实验和模拟相结合。
2017-10-18 cond-mat.soft physics.bio-ph physics.chem-ph
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
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
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
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
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
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
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
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
Bayesian Rate Inference for Sequence Motif Dynamics in Systems of Reactive Nucleic Acids
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）
提出贝叶斯推断框架，从链反应器模拟的连接计数数据中推断基序速率方程参数，为匹配简化模型与复杂模拟提供方法，并迈向从实验数据直接推断反应速率常数。
2026-06-11 physics.bio-ph physics.data-an q-bio.BM
Predicting Distance matrix with large language models
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）
针对RNA结构预测数据受限且传统3D预测精度有限的问题，提出利用预训练RNA语言模型结合下游transformer，仅凭一级序列信息准确推断RNA碱基间距离图的方法。
2024-09-24 cs.CV cs.LG q-bio.BM
LinearFold: linear-time approximate RNA folding by 5'-to-3' dynamic programming and beam search
动机：预测RNA序列的二级结构在许多应用中是有用的。现有的算法（基于动态编程）有一个主要的局限性：它们的运行时间与RNA长度成立方关系，这种缓慢限制了它们在全基因组应用中的使用。结果如下：我们提出了一种新的替代$O(n^3)$ -时间动态规划算法的RNA折叠，是服从于化学，使其运行在$O(n)$时间和$O(n)$空间，同时产生一个高品质的近似最优解。受计算语言学中上下文无关语法的增量解析的启发，我们的替代动态编程算法以从左到右（5 '到3'）的方向而不是以自下而上的方式扫描序列，这使我们能够采用有效的波束修剪启发式。我们的工作，虽然不精确，是第一个RNA折叠算法，以实现线性运行时间（和线性空间），而不施加限制的输出结构。令人惊讶的是，我们的近似搜索结果在具有已知结构的序列的不同数据库上具有更高的整体准确性。更有趣的是，它导致对该数据库中最长序列家族（16 S和23 S核糖体RNA）的预测更加准确，并且提高了长距离碱基对（相隔500多个核苷酸）的准确性，这两个都是众所周知的对当前模型的挑战。可用性：我们的源代码可以在https：//github.com/LinearFold/LinearFold获得，我们的Web服务器位于http://linearfold.org（序列限制：100，000 nt）。
2019-12-22 cs.DS math.CO physics.bio-ph
