RNA motif discovery by SHAPE and mutational profiling (SHAPE-MaP).
RNA motif discovery by SHAPE and mutational profiling (SHAPE-MaP).
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DOI：
10.1038/nmeth.3029
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发表时间：
2014-09
期刊：
影响因子：
48
通讯作者：
Weeks, Kevin M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Siegfried, Nathan A.;Busan, Steven;Rice, Greggory M.;Nelson, Julie A. E.;Weeks, Kevin M.
许多生物过程是RNA介导的，但大多数RNA的高阶结构是未知的，这使得很难理解RNA结构如何控制功能。在这里，我们描述了SHAPE突变谱（SHAPE- map），使RNA功能基序的重新和大规模鉴定成为可能。通过大规模平行测序测量，在cDNA合成过程中，SHAPE的2 ' -羟基酰化位点被编码为非互补核苷酸。shape - map引导的建模识别了已知结构复杂RNA中90%以上的可接受碱基对，并用于定义HIV-1 RNA基因组的第二代模型。HIV-1模型包含所有已知的结构基序和以前未知的元素，包括实验验证的假结。SHAPE-MaP产生准确和高分辨率的二级结构模型，能够分析低丰度RNA，在单次实验中解开序列多态性，并最终使RNA结构分析民主化。
Many biological processes are RNA-mediated, but higher-order structures for most RNAs are unknown, making it difficult to understand how RNA structure governs function. Here we describe SHAPE mutational profiling (SHAPE-MaP) that makes possible de novo and large-scale identification of RNA functional motifs. Sites of 2’-hydroxyl acylation by SHAPE are encoded as non-complementary nucleotides during cDNA synthesis, as measured by massively parallel sequencing. SHAPE-MaP-guided modeling identified greater than 90% of accepted base pairs in complex RNAs of known structure and was used to define a second-generation model for the HIV-1 RNA genome. The HIV-1 model contains all known structured motifs and previously unknown elements, including experimentally validated pseudoknots. SHAPE-MaP yields accurate and high-resolution secondary structure models, enables analysis of low abundance RNAs, disentangles sequence polymorphisms in single experiments, and will ultimately democratize RNA structure analysis.
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DOI：
10.1261/rna.043323.113
发表时间：
2014-06
期刊：
RNA (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Rice GM;Leonard CW;Weeks KM
通讯作者：
Weeks KM
DOI：
10.1073/pnas.1219988110
发表时间：
2013-04-02
影响因子：
11.1
作者：
Hajdin, Christine E.;Bellaousov, Stanislav;Weeks, Kevin M.
通讯作者：
Weeks, Kevin M.
影响因子：
11.4
作者：
GILMARTIN, GM;FLEMING, ES;OETJEN, J
通讯作者：
OETJEN, J
影响因子：
64.8
作者：
通讯作者：
--
DOI：
10.1073/pnas.0806929106
发表时间：
2009-01-06
影响因子：
11.1
作者：
Deigan, Katherine E.;Li, Tian W.;Weeks, Kevin M.
通讯作者：
Weeks, Kevin M.