F-RAG: Generating Atomic Coordinates from RNA Graphs by Fragment Assembly.
F-RAG: Generating Atomic Coordinates from RNA Graphs by Fragment Assembly.
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DOI：
10.1016/j.jmb.2017.09.017
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发表时间：
2017-11-24
影响因子：
5.6
通讯作者：
Schlick T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jain S;Schlick T
粗粒度模型代表了分析和模拟RNA分子的有吸引力的方法，例如用于结构预测和设计，因为它们简化了RNA结构以减少构象搜索空间。我们的结构预测协议RAGTOP（RNA-As-Graphs Topology Prediction）将RNA结构表示为树形图，并对图形拓扑进行采样以产生候选图形。然而，为了进行更详细的研究和分析，需要从粗粒度模型构建原子模型。在这里，我们提出了我们的基于图的片段组装算法（F-RAG）转换候选三维树图模型，产生RAGTOP到原子结构。我们使用我们相关的RAG-3D工具将图划分为子图，并在RNA 3D结构的数据集中搜索结构相似的原子片段。使用常见残基编辑和叠加片段，使用RAGTOP的基于知识的潜力对完整原子模型进行评分，并优化评分最高的模型的几何形状。为了评估我们的模型，我们评估所有原子的RMSD和相互作用网络保真度（残基相互作用的措施）相对于实验解决的结构，并比较我们的结果与其他片段组装程序。对于一组50 RNA结构，我们得到合理的几何形状和相互作用的原子模型，特别是良好的RNA含有路口。我们的协议和数据库的其他改进概述。这些结果为进一步的RNA结构预测和设计应用提供了良好的基础。
Coarse-grained models represent attractive approaches to analyze and simulate RNA molecules, for example for structure prediction and design, as they simplify the RNA structure to reduce the conformational search space. Our structure prediction protocol RAGTOP (RNA-As-Graphs Topology Prediction) represents RNA structures as tree graphs, and samples graph topologies to produce candidate graphs. However, for a more detailed study and analysis, construction of atomic from coarse-grained models is required. Here we present our graph-based fragment assembly algorithm (F-RAG) to convert candidate 3D tree graph models, produced by RAGTOP into atomic structures. We use our related RAG-3D utilities to partition graphs into subgraphs and search for structurally similar atomic fragments in a dataset of RNA 3D structures. The fragments are edited and superimposed using common residues, full atomic models are scored using RAGTOP’s knowledge based potential, and geometries of top scoring models is optimized. To evaluate our models, we assess all-atom RMSDs and Interaction Network Fidelity (a measure of residue interactions) with respect to experimentally solved structures, and compare our results to other fragment assembly programs. For a set of 50 RNA structures, we obtain atomic models with reasonable geometries and interactions, particularly good for RNAs containing junctions. Additional improvements to our protocol and databases are outlined. These results provide a good foundation for further work on RNA structure prediction and design applications.
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Schlick T
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CRICK, F