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颠覆!能高效分析RNA不同构象的算法诞生 已应用于新冠病毒基因组分析

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RNA结构的异质性,是用化学探针(chemical probing)查询RNA结构时面临的主要挑战。

在一项最新研究中,国外科学家引入了DRACO,一种从突变分析实验中共存RNA构象的反褶积算法。

使用硫酸二甲酯突变测序(DMS-MaPseq)和DRACO对新冠病毒基因组进行分析,研究团队鉴定出22个折叠成两种互斥构象的区域。

在过去,研究人员只有通过将RNA逆转录为DNA并进行测序,确定发生了突变的碱基,才能模拟RNA单链的整体构象(conformation),实验过程效率较低。

而最新的这项工作可能为解剖RNA结构的异质性开辟道路。据悉,上述算法可以帮助快速分析大量经过逆转录的DNA序列。

通过化学探测的方法进行RNA结构分析是强大的,但它有一个内在的局限性,即只能对生物样本中RNA物种同时采样的所有共存构象的碱基反应进行平均测量。

突变图谱(mutational profiling)的发展,使多个单链残基被记录为相同互补DNA产物的突变。在他们的最新突破中,一种期望最大化方法被开发出来,用于从突变剖面实验中(“利用期望最大化检测RNA折叠集合”,简称DREEM)实现反褶积替代构象。

这个方法有两个主要的局限性:(1)RNA构象的最大数量,可以搜索是用户定义的(两个默认情况下),以减少的风险高估的构象(overclustering,一个常见的问题采用的方法);(2)它只能处理测序读数覆盖整个目标RNA长度的实验。

上述研究发表在《自然·方法》(Nature Methods)上,题为“Genome-scale deconvolution of RNA structure ensembles”。

参考来源:https://www.nature.com/articles/s41592-021-01075-w

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