CyloFold: secondary structure prediction including pseudoknots.
CyloFold: secondary structure prediction including pseudoknots.
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CyloFold：二级结构预测，包括假结。
DOI：
10.1093/nar/gkq432
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发表时间：
2010-07
影响因子：
14.9
通讯作者：
Shapiro, Bruce A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bindewald, Eckart;Kluth, Tanner;Shapiro, Bruce A.
计算RNA二级结构预测方法的不同之处在于RNA假结相互作用的处理方式。由于计算效率的原因，大多数方法只允许有限类的伪结相互作用或根本不考虑它们。在这里，我们提出了一个计算方法的RNA二级结构预测，是不受限制的伪结的复杂性。该方法是基于模拟的折叠过程中的粗粒度的方式选择螺旋线的基础上建立的能量规则。在折叠过程中，使用RNA结构的高度粗粒度3D模型检查所选螺旋集的空间可行性。使用26和241个RNA序列的两个数据集，我们发现这种方法与现有的RNA二级结构预测程序pknotsRG，HotKnots和UnaFold相比具有竞争力。新方法的主要优点是，没有算法的限制，在伪结的复杂性和空间的可行性测试。可用性：该程序可作为Web服务器在网站：http://cylofold.abcc.ncifcrf.gov。
Computational RNA secondary structure prediction approaches differ by the way RNA pseudoknot interactions are handled. For reasons of computational efficiency, most approaches only allow a limited class of pseudoknot interactions or are not considering them at all. Here we present a computational method for RNA secondary structure prediction that is not restricted in terms of pseudoknot complexity. The approach is based on simulating a folding process in a coarse-grained manner by choosing helices based on established energy rules. The steric feasibility of the chosen set of helices is checked during the folding process using a highly coarse-grained 3D model of the RNA structures. Using two data sets of 26 and 241 RNA sequences we find that this approach is competitive compared to the existing RNA secondary structure prediction programs pknotsRG, HotKnots and UnaFold. The key advantages of the new method are that there is no algorithmic restriction in terms of pseudoknot complexity and a test is made for steric feasibility. Availability: The program is available as web server at the site: http://cylofold.abcc.ncifcrf.gov.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btp250
发表时间：
2009-08-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Darty K;Denise A;Ponty Y
通讯作者：
Ponty Y
影响因子：
1.8
作者：
HOFACKER, IL;FONTANA, W;SCHUSTER, P
通讯作者：
SCHUSTER, P
影响因子：
5.8
作者：
Ruan, JH;Stormo, GD;Zhang, WX
通讯作者：
Zhang, WX
影响因子：
14.9
作者：
Yang, HW;Jossinet, F;Westhof, E
通讯作者：
Westhof, E
影响因子：
14.9
作者：
ZUKER, M;STIEGLER, P
通讯作者：
STIEGLER, P