Automated Recognition of RNA Structure Motifs by Their SHAPE Data Signatures.
Automated Recognition of RNA Structure Motifs by Their SHAPE Data Signatures.
复制标题
DOI：
10.3390/genes9060300
复制
发表时间：
2018-06-14
期刊：
影响因子：
3.5
通讯作者：
Aviran S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Radecki P;Ledda M;Aviran S
高通量结构分析 (SP) 实验可提供核苷酸分辨率的信息，正在彻底改变我们研究 RNA 结构的能力。特别令人感兴趣的是RNA元件，其基础结构对于其生物学功能是必需的。我们之前介绍过 patteRNA，一种用于快速挖掘 SP 数据以获取此类基序特征模式的算法。这项工作为检测基序和区分显示明显构象变化的结构的能力提供了概念验证。在这里，我们描述了 patteRNA 的一些改进和自动化例程。然后，我们从对不同主题和跨数据集搜索的结果进行比较或整合开始，考虑更复杂的生物学情况。为了促进此类分析，我们描述了 patteRNA 的输出，并描述了一个规范化结果的标准化框架。然后，我们证明我们的算法成功辨别人类免疫缺陷病毒 1 型 (HIV-1) Rev 反应元件 (RRE) 的高度相似的结构变体，并轻松识别其在 HIV-1 全基因组结构谱中的确切位置。这项工作强调了可以从 SP 数据中收集的信息的广度，并扩大了数据驱动方法作为检测新型 RNA 元件的工具的实用性。
High-throughput structure profiling (SP) experiments that provide information at nucleotide resolution are revolutionizing our ability to study RNA structures. Of particular interest are RNA elements whose underlying structures are necessary for their biological functions. We previously introduced patteRNA, an algorithm for rapidly mining SP data for patterns characteristic of such motifs. This work provided a proof-of-concept for the detection of motifs and the capability of distinguishing structures displaying pronounced conformational changes. Here, we describe several improvements and automation routines to patteRNA. We then consider more elaborate biological situations starting with the comparison or integration of results from searches for distinct motifs and across datasets. To facilitate such analyses, we characterize patteRNA’s outputs and describe a normalization framework that regularizes results. We then demonstrate that our algorithm successfully discerns between highly similar structural variants of the human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) Rev response element (RRE) and readily identifies its exact location in whole-genome structure profiles of HIV-1. This work highlights the breadth of information that can be gleaned from SP data and broadens the utility of data-driven methods as tools for the detection of novel RNA elements.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1261/rna.055756.115
发表时间：
2016-08
期刊：
RNA (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Deng F;Ledda M;Vaziri S;Aviran S
通讯作者：
Aviran S
影响因子：
64.5
作者：
Fang X;Wang J;O'Carroll IP;Mitchell M;Zuo X;Wang Y;Yu P;Liu Y;Rausch JW;Dyba MA;Kjems J;Schwieters CD;Seifert S;Winans RE;Watts NR;Stahl SJ;Wingfield PT;Byrd RA;Le Grice SF;Rein A;Wang YX
通讯作者：
Wang YX
新生 RNA 结构的活体探测揭示了共转录折叠的原理。
影响因子：
14.9
作者：
Incarnato D;Morandi E;Anselmi F;Simon LM;Basile G;Oliviero S
通讯作者：
Oliviero S
影响因子：
64.5
作者：
FORSTER, AC;SYMONS, RH
通讯作者：
SYMONS, RH
影响因子：
5.8
作者：
Choudhary, Krishna;Shih, Nathan P.;Aviran, Sharon
通讯作者：
Aviran, Sharon