RNAiFold2T: Constraint Programming design of thermo-IRES switches
动机：RNA温度计（RNAT）是顺式调节元件，在温度变化时改变二级结构。RNATs通常参与热休克、冷休克和毒力基因的调控，是合成生物学中一个有趣的潜在资源，其中工程化RNATs可能被证明是生物传感器和条件基因调控的有用工具。结果：解决2温度逆折叠问题是RNAT工程的关键。在这里，我们介绍RNAiFold 2 T，第一个约束编程（CP）和大邻域搜索（LNS）算法来解决这个问题。RNAiFold 2 T对现有程序（自适应行走和遗传算法）逆折叠的基准测试表明，我们的软件生成两个数量级以上的解决方案，从而允许- ING充分探索的解决方案的空间。随后，解决方案可以优先计算各种措施，包括概率的目标结构中的合奏，熔化温度等。使用这种策略，我们合理地设计了两个热敏内部核糖体进入位点（热IRES）的元素，其归一化帽独立transla-灰效率约50%以上，在42？C、30？C，当在网织红细胞裂解物中检测时。翻译效率低于野生型IRES元件的翻译效率，另一方面，野生型IRES元件完全耐温度升高。这似乎是第一个纯计算设计的功能RNA温控开关，当然也是第一个纯计算设计的功能thermo-IRES元件。可用性：RNAiFold 2 T作为新发布的RNAiFold3.0的一部分在https://github.com/clotelab/RNAiFold和http：//bioinformatics.bc.edu/cl…
2016-05-14 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
Quantitative DMS mapping for automated RNA secondary structure inference
几十年来，硫酸二甲酯（DMS）映射已经告知体外和体内RNA结构的手动建模。在这里，我们将DMS数据纳入自动二级结构推断使用伪能量框架开发的2'-OH酰化（SHAPE）映射。在具有晶体学模型的六个非编码RNA上，DMS引导的建模实现了9.5%和11.6%的总体假阴性和假发现率，与SHAPE引导的建模相当或更好;并且非参数自举提供了直接的置信度估计。整合DMS/SHAPE数据并包括CMCT反应性，可提供小的额外改进。这些结果建立DMS映射-一个已经常规的技术-作为无偏RNA结构建模的定量工具。
2012-07-05 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
Automated RNA structure prediction uncovers a missing link in double glycine riboswitches
功能性RNA分子的三级结构仍然难以破译。新一代的自动化RNA结构预测方法可能有助于解决这些挑战，但尚未得到实验验证。在这里，我们应用四个预测工具，一个显着的一类双甘氨酸核糖开关，表现出配体结合的协同性。一种新的方法（BPPalign），RMdetect，JAR 3D和Rosetta 3D建模给出了一致的预测一个新的茎P0和扭结转基序。这些元件构成RNA的双适体之间的接头。F.具有SHAPE、DMS和CMCT探测的核质核糖开关、突变和图谱研究以及突变/拯救实验都为结构化接头提供了强有力的证据。在分离两个甘氨酸结合转变的溶液条件下，破坏这种螺旋-连接-螺旋结构会使两个转变的结合常数降低120倍和6至30倍，对应于4.3 \pm 0.5 kcal/mol的总体能量影响。由于RNA的过度截短，来自几个实验室的先前生物化学和晶体学研究不包括这个关键元素。我们认为，几个进一步未被发现的元素可能存在于这个和其他RNA开关的侧翼区域，自动预测工具现在可以在它们的检测和解剖中发挥强大的作用。
2011-10-04 q-bio.BM q-bio.QM
MultiStructRNA: a Python package for multi-algorithm RNA secondary structure prediction, ensemble analysis, and visualization
Moderna, Inc.（莫德纳公司）
MultiStructRNA是一款统一Python工具包，整合多种RNA二级结构预测算法，解决工具碎片化等问题，支持集成分析与可视化，简化RNA结构分析，助力相关工作流程应用。
2026-08-18 q-bio.BM q-bio.QM
ProtScan: Modeling and Prediction of RNA-Protein Interactions
本文提出基于共识核化 SGD 回归的预测工具 ProtScan，用于对 CLIP-seq 数据进行去噪和泛化，在全转录组尺度上建模 RNA-蛋白质相互作用，并优于现有最先进方法。
2024-12-30 q-bio.BM
RiboDiffusion: Tertiary Structure-based RNA Inverse Folding with Generative Diffusion Models
针对直接从3D结构进行RNA逆折叠设计的难题，提出由图神经网络结构模块与Transformer序列模块构成的RiboDiffusion扩散模型，可平衡序列回收率与多样性，在多类测试集上表现优于基线，为RNA设计提供新工具。
2024-04-17 q-bio.BM
TT2NE: A novel algorithm to predict RNA secondary structures with pseudoknots
我们提出了TT2NE，一个新的算法来预测RNA二级结构的伪结。该方法是基于RNA结构的分类，根据其拓扑属。TT2NE保证找到最小自由能结构，而与伪结拓扑无关。这种独特的熟练程度是以可以处理的最大序列长度为代价获得的，但与最先进的算法相比，TT2NE在其限制范围内是一个非常强大的工具。对TT2NE错误预测的分析揭示了研究空间约束如何限制由给定序列形成的假结结构范围的必要性。公共服务器上的TT2NE实现可以在http://ipht.cea.fr/rna/tt2ne.php上找到。
2010-10-21 cond-mat.soft q-bio.BM
FRETtranslator: translating FRET traces into RNA structural pathways
最近的基因组和转录组测序项目已经揭示了大量高度结构化的RNA分子作为细胞功能的中心介质。单分子Forster共振能量转移（smFRET）是分析单个RNA分子全局结构随时间演变的有力工具，以寻求理解它们的基本结构-动力学-功能关系。与酶和化学足迹法、NMR光谱法和X射线晶体学相比，smFRET产生关于单个分子的时间分辨的定量信息，而不仅仅是整个群体的时间和系综平均值。这使得在平衡和非平衡条件下的瞬态和罕见的构象的独特观察。
2016-10-02 q-bio.BM q-bio.MN
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
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
LinearCoFold and LinearCoPartition: Linear-Time Algorithms for Secondary Structure Prediction of Interacting RNA molecules
许多ncRNA通过RNA-RNA相互作用发挥作用。考虑到RNA-RNA相互作用的快速可靠的RNA结构预测是有用的。一些现有的工具由于忽略了分子间和分子内碱基对的竞争而不太准确，或者更专注于预测结合区域而不是预测两个相互作用链的完整二级结构。Vienna RNAcofold通过连接两条链将问题简化为经典的单序列折叠，以立方时间对组合序列长度进行缩放，并且对于长序列来说很慢。为了解决这些问题，我们提出了LinearCoFold（预测线性运行时两条链的完整最小自由能结构）和LinearCoPartition（计算线性运行时的共折叠配分函数和碱基配对概率）。LinearCoFold和LinearCoPartition遵循RNAcofold的级联策略，但比RNAcofold快几个数量级。例如，在组合长度为26，190 nt的序列对上，LinearCoFold比RNAcofold MFE模式快86.8倍（0.6分钟对52.1分钟），LinearCoPartition比RNAcofold分配函数模式快642.3倍（1.8分钟对1156.2分钟）。与局部算法不同，LinearCoFold和LinearCoPartition是不受碱基长度限制的全局共折叠算法。令人惊讶的是，LinearCoFold和LinearCoPartition的预测具有更高的PPV和分子间碱基对的灵敏度。此外，我们应用Line…
2022-10-26 cs.DS physics.bio-ph q-bio.BM
Direct-Coupling Analysis of nucleotide coevolution facilitates RNA secondary and tertiary structure prediction
尽管非编码RNA具有生物学重要性，但其结构表征仍然具有挑战性。利用快速增长的序列数据库，我们分析核苷酸的同源序列之间的协同进化，通过直接耦合分析，以检测核苷酸-核苷酸接触。对于一组有代表性的核糖开关，我们表明，直接耦合分析的结果与广义Nussinov算法相结合，系统地提高了RNA二级结构预测的结果，超越了传统的协方差方法的基础上的互信息。更重要的是，我们表明，直接耦合分析的结果是丰富的三级结构接触。通过将这些预测整合到分子建模工具中，与单独使用二级结构信息相比，可以获得系统改进的三级结构预测。
2015-10-12 physics.bio-ph 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
LinearAlifold: Linear-Time Consensus Structure Prediction for RNA Alignments
本文提出LinearAlifold，将RNA比对共识结构预测降至随序列长度与数量线性扩展，支持多种能量模型和预测模式，并在SARS-CoV-2数据上实现约36倍加速与更高准确率。
2024-07-05 cs.DS physics.bio-ph q-bio.BM
Statistical-physics approaches to RNA molecules, families and networks
这一贡献的重点是迷人的RNA分子，其序列依赖性折叠驱动的碱基配对相互作用，这些相互作用和自然进化之间的相互作用，以及其多重调控作用。我们四个人利用无序系统统计物理学的工具和精神，特别是无序（能量/适应度）景观的概念，深入研究了这些主题。在介绍了RNA分子以及它们不仅在进化和合成生物学中而且在医学中开辟的前景之后，我们将介绍这些分子的能量和适应性景观的重要概念。在第三节中，我们将回顾RNA序列到二级结构映射的一些模型和算法。第四节讨论了如何从解压缩数据中得出二级结构能源景观。第五节涉及从不同生物体中取样的进化序列数据推断RNA结构。这将把重点从第三节所述的“序列到结构”映射转移到可以从DNA适体的实验室进化数据推断的“序列到功能”景观。最后，在第六节中，我们将讨论将相互作用的RNA分子网络与稳健的系统性调控程序的组织联系起来的丰富的理论图景。沿着这条道路，我们将探索空间，分子数量和时间的多尺度现象，展示如何通过统计物理学的统一概念来捕获RNA世界的生物复杂性。
2022-07-27 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.bio-ph
Understanding Nucleic Acid Structural Changes by Comparing Wide-Angle X-ray Scattering (WAXS) Experiments to Molecular Dynamics Simulations
广角X射线散射（WAXS）是一种提高生物分子溶液结构测量分辨率的有力工具。与其更知名的补充，小角X射线散射（SAXS）相比，WAXS的目标是更高的散射角，可以通过访问溶液结构的更精细的细节来增强分子的结构研究。虽然从SAXS到WAXS的扩展很容易在实验上实现，但完全利用WAXS的能力所需的计算工具仍在开发中。目前，WAXS用于研究蛋白质的结构变化和配体结合;然而，该方法尚未完全开发用于核酸。在这里，我们展示了WAXS如何定性地表征核酸结构以及由添加多价离子驱动的小但显着的结构变化。我们展示了WAXS测试全原子分子动力学（MD）模拟的潜力，并为理解三价离子钴（III）六胺合物（CoHex）如何影响RNA和DNA螺旋结构提供了见解。我们发现，MD模拟捕捉到的RNA结构的变化，由于添加CoHex。
2016-05-15 q-bio.BM
DeepSilencer: A Novel Deep Learning Model for Predicting siRNA Knockdown Efficiency
研究提出DeepSilencer深度学习模型，通过创新的在线数据采样、改进的损失函数和神经网络架构预测siRNA敲低效率，在多测试集上达到最先进性能，助力RNAi治疗设计。
2025-03-06 q-bio.BM
Hierarchy and assortativity as new tools for affinity investigation: the case of the TBA aptamer-ligand complex
适体是单链DNA、RNA或肽序列，其具有结合多种特异性靶标（蛋白质、分子以及离子）的能力。因此，用于治疗和诊断应用的适体生产和选择是非常具有挑战性的。通常它们是在体外产生的，但是，最近，已经开发了计算机方法用于计算机选择，对特定靶标具有更高的亲和力。无论如何，适体-配体形成的机制并不完全清楚，也不明显预测。本文的目的是开发一个计算模型，能够描述适体-配体亲和性能，通过使用相应的图形的拓扑结构，通过数值工具，如传统的度分布，但也的秩度分布（层次结构）和节点的可伸缩性评估。计算适用于凝血酶结合适体（TBA），和TBA-凝血酶复合物，在Na+或K+的存在下产生的。拓扑分析揭示了两种阳离子存在下的大分子之间的不同的亲和性能，如文献中先前的调查所预期的。这些结果表明，图拓扑分析作为一种新的理论工具，测试亲和力。另外，从图开始，可以通过使用氨基酸和核碱基的特定电性质来获得电网络。因此，进一步的分析涉及电响应，其揭示了电阻敏感地取决于钠或钾的存在，从而将电阻作为测试亲和力的关键物理参数。
2017-06-26 cond-mat.soft cs.CE physics.bio-ph
