New algorithms to represent complex pseudoknotted RNA structures in dot-bracket notation
PBN-AR
Instytucja
Instytut Chemii Bioorganicznej Polskiej Akademii Nauk
Informacje podstawowe
Główny język publikacji
en
Czasopismo
BIOINFORMATICS (45pkt w roku publikacji)
ISSN
1367-4803
EISSN
1367-4811
Wydawca
OXFORD UNIV PRESS
DOI
URL
Rok publikacji
2018
Numer zeszytu
8
Strony od-do
1304-1312
Numer tomu
34
Liczba arkuszy
Autorzy
Pozostali autorzy
+ 3
Słowa kluczowe
en
SECONDARY STRUCTURES
STRUCTURE PREDICTION
WEB SERVER
RIBOSWITCHES
RNACOMPOSER
MECHANISMS
STABILITY
HIERARCHY
DYNAMICS
SEQUENCE
Open access
Tryb otwartego dostępu
Otwarte czasopismo
Wersja tekstu w otwartym dostępie
Wersja opublikowana
Licencja otwartego dostępu
Creative Commons — Uznanie autorstwa-Niekomercyjne-Na tych samych warunkach
Czas opublikowania w otwartym dostępie
Razem z publikacją
Data udostępnienia w sposób otwarty
Streszczenia
Język
en
Treść
Motivation: Understanding the formation, architecture and roles of pseudoknots in RNA structures are one of the most difficult challenges in RNA computational biology and structural bioinformatics. Methods predicting pseudoknots typically perform this with poor accuracy, often despite experimental data incorporation. Existing bioinformatic approaches differ in terms of pseudoknots' recognition and revealing their nature. A few ways of pseudoknot classification exist, most common ones refer to a genus or order. Following the latter one, we propose new algorithms that identify pseudoknots in RNA structure provided in BPSEQ format, determine their order and encode in dot-bracket-letter notation. The proposed encoding aims to illustrate the hierarchy of RNA folding. Results: New algorithms are based on dynamic programming and hybrid (combining exhaustive search and random walk) approaches. They evolved from elementary algorithm implemented within the workflow of RNA FRABASE 1.0, our database of RNA structure fragments. They use different scoring functions to rank dissimilar dot-bracket representations of RNA structure. Computational experiments show an advantage of new methods over the others, especially for large RNA structures.
Inne
System-identifier
PX-5a44d4c3d5de31c7ace23283
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych