SQUARNA: Eine neue Methode zur Vorhersage von RNA-Strukturen

RNA, oder Ribonukleinsäure, ist ein wichtiges Molekül, das eine entscheidende Rolle in der Biologie aller Lebewesen spielt. Es ist an verschiedenen Prozessen beteiligt, einschliesslich der Expression von Genen und der Herstellung von Proteinen. Die Struktur von RNA zu verstehen, ist essentiell, da ihre Funktion eng mit ihrer Form verbunden ist. Es gibt verschiedene Arten von RNA, jede mit einzigartigen Rollen und Strukturen.

Viele RNA-Moleküle wurden identifiziert, von Riboswitches, die helfen, die Genaktivität zu kontrollieren, bis hin zu Bestandteilen in viraler RNA, die sie davor schützen, abgebaut zu werden. Die Art und Weise, wie sich RNA-Moleküle falten oder strukturieren, beeinflusst, wie sie funktionieren. Die spezifische Anordnung der Bausteine der RNA, bekannt als Ribonukleotide, trägt zu dieser finalen Form bei. Diese Bausteine sind auf spezifische Weise gepaart, was zur Bildung sekundärer Strukturen führt.

#Bedeutung der sekundären RNA-Struktur

Wenn RNA gebildet wird, nimmt sie normalerweise zuerst eine sekundäre Strukturform an. Diese Struktur beinhaltet Basenpaarungen zwischen Ribonukleotiden, insbesondere durch Watson-Crick-Basenpaare wie Guanin-Cytosin (G-C) und Adenin-Uracil (A-U), sowie G-U-Paare. Sobald diese sekundäre Struktur etabliert ist, können sich andere Wechselwirkungen entwickeln.

Die Kenntnis der sekundären Struktur von RNA ist wichtig, weil sie hilft, die allgemeine dreidimensionale Form vorherzusagen und wie die RNA funktionieren wird. Obwohl es Fortschritte bei den Techniken zur Untersuchung der RNA-Struktur gegeben hat, wie chemisches Probing und Kryo-Elektronenmikroskopie, sind viele funktionale RNA-Strukturen immer noch nicht vollständig verstanden, was zu einer anhaltenden Herausforderung bei der Vorhersage sekundärer RNA-Strukturen führt.

#Vorhersage der sekundären RNA-Struktur

Die Vorhersage der sekundären Struktur von RNA beinhaltet die Bestimmung, welche Paare von Nukleotiden Basenpaare bilden. Das kann für eine einzelne RNA-Sequenz oder für mehrere zusammengeführte Sequenzen gemacht werden. Die gängigste Methode zur Vorhersage der Struktur einer einzelnen RNA-Sequenz beinhaltet die Minimierung der freien Energie. Dieser Ansatz berechnet die freie Energie potenzieller Strukturen und identifiziert die mit der niedrigsten Energie.

Neben den Berechnungen der freien Energie gibt es probabilistische Methoden, die darauf abzielen, Strukturen mit der höchsten erwarteten Genauigkeit vorherzusagen. Für RNA-Sequenzen, die ausgerichtet wurden, suchen traditionelle Methoden nach Paaren von Nukleotiden, die ihre Beziehungen im Laufe der Evolution beibehalten haben. Verschiedene Ansätze kombinieren diese Kovarationsmethoden mit Algorithmen, um die Struktur mit der niedrigsten freien Energie oder die Struktur mit der maximalen erwarteten Genauigkeit zu finden.

In letzter Zeit sind tief lernende Techniken aufgetaucht, um die Vorhersage von RNA-Strukturen zu verbessern, und zeigen eine vielversprechende Leistung im Vergleich zu älteren Methoden. Trotz der Vielzahl verfügbarer Methoden gibt es immer noch keine endgültige Lösung für die Vorhersage der sekundären RNA-Struktur, insbesondere für einzelne Sequenzen oder eng verwandte Sequenzen.

#Herausforderungen bei der Vorhersage der RNA-Struktur

Das Feld der Vorhersage von RNA-Strukturen steht vor zahlreichen Herausforderungen. Viele bestehende Methoden berücksichtigen keine komplexen Strukturen wie Pseudoknoten, was zu Vereinfachungen der tatsächlichen RNA-Struktur führt. Zudem sagen die meisten Methoden eine einzelne Struktur für jedes RNA-Molekül vorher, was möglicherweise nicht die Vielfalt der Formen erfasst, die eine RNA annehmen kann.

Zahlreiche Tools haben Schwierigkeiten, experimentelle Daten aus chemischem Probing in ihre Vorhersagen zu integrieren. Ausserdem gibt es nur sehr wenige Werkzeuge, die Strukturen, die von mehreren RNA-Sequenzen gebildet werden, genau vorhersagen können. Zuletzt haben tief lernende Modelle oft Probleme wie Überanpassung, was ihre Vorhersagen bei unbekannten RNA-Sequenzen weniger zuverlässig macht.

#Einführung in SQUARNA

Um diese Herausforderungen anzugehen, präsentieren wir SQUARNA, eine neue Methode zur Vorhersage der sekundären RNA-Struktur, die ein Stammbildungsmodell verwendet. Erste Tests zeigen, dass SQUARNA bei einzelnen Sequenzen gut abschneidet und andere Methoden bei der Anwendung auf mehrere Sequenzalignments deutlich übertrifft.

#Wie SQUARNA bei Einzelsequenzen funktioniert

SQUARNA behandelt die Vorhersage von Einzelsequenz-RNA als ein Zuweisungsproblem, bei dem es die besten Übereinstimmungen zwischen Nukleotidpaaren vorhersagt. Der Input ist die RNA-Sequenz, und SQUARNA identifiziert die optimalen Basenpaare, die sich bilden können.

Der Algorithmus berücksichtigt zunächst Basenpaare, die mindestens vier Nukleotide voneinander entfernt sind, da RNA keine Haarnadenschleifen kürzer als das bildet. Er berechnet Punktzahlen für potenzielle Basenpaare und verwendet einen gierigen Ansatz, um Strukturen basierend auf diesen Punktzahlen aufzubauen, indem er iterativ die besten Übereinstimmungen auswählt, bis keine besseren Übereinstimmungen mehr gefunden werden können.

Diese Methode ermöglicht es SQUARNA, verschiedene Strukturen zu generieren, die nach ihrer Wahrscheinlichkeit, korrekt zu sein, eingestuft sind. Der Algorithmus verwendet ein angepasstes Punktesystem, das das natürliche Faltverhalten der RNA besser widerspiegelt, und berücksichtigt Faktoren, die die Eigenschaften von Stämmen und Schleifen berücksichtigen.

#Bewertung der Leistung von SQUARNA

Um die Leistung von SQUARNA zu bewerten, haben wir es mit mehreren führenden RNA-Vorhersagetools verglichen. In einem Testdatensatz waren die besten Vorhersagen von SQUARNA mit den besten bestehenden Tools vergleichbar und erzielten hohe Genauigkeit bei der Vorhersage sekundärer RNA-Strukturen.

Der Ansatz von SQUARNA ist erheblich einfacher als bei anderen Modellen, was ihm ermöglicht, ähnliche Leistungsniveaus zu erreichen, ohne die Komplexitäten und häufigen Probleme, die bei tief lernenden Methoden auftreten.

#SQUARNA für Multiple Sequenzalignments

SQUARNA funktioniert auch mit mehreren zusammengeführten RNA-Sequenzen. Die Methode dafür beinhaltet einen zweistufigen Prozess. Im ersten Schritt berechnet SQUARNA Punktzahlen basierend auf den einzelnen Basenpaaren jeder Sequenz in der Ausrichtung. Es identifiziert die kompatibelsten Paare, die sich über die Sequenzen bilden können.

Der zweite Schritt beinhaltet die Verwendung der Ergebnisse aus dem ersten Schritt, um zusätzliche Vorhersagen basierend auf dem Konsens der einzelnen Sequenzen zu treffen. Dies hilft SQUARNA, Basenpaare zu finden, die in der Mehrheit der Sequenzen konsistent erscheinen, selbst wenn sie individuell die Punkteschwelle nicht erreichen.

#Training und Bewertung für alignierungsbasierte Vorhersagen

Zur Schulung wurde ein spezialisiertes Datenset erstellt, das auf Alignments verschiedener nicht-kodierender RNA-Familien basierte. Die Leistung wurde über verschiedene Alignierungstiefen gemessen, um zu verstehen, wie die Anzahl der Sequenzen die Vorhersagequalität beeinflusst.

Die Ergebnisse zeigten, dass SQUARNA andere Tools konsequent übertraf, insbesondere in Fällen, in denen die Alignierungstiefe zwischen 100 und 1000 Sequenzen lag. Interessanterweise zeigten andere führende Tools nur wenig bis gar keine Verbesserung mit zunehmender Alignierungstiefe, während die Leistung von SQUARNA mit mehr Sequenzen erheblich zunahm.

#Umgang mit Sequenzähnlichkeit und Vorhersagequalität

Weitere Untersuchungen zeigten, dass die Vorhersagequalität von SQUARNA je nach Ähnlichkeit der Sequenzen in der Ausrichtung variieren konnte. In Fällen, in denen die Sequenzen zu ähnlich waren, hatte SQUARNA manchmal Schwierigkeiten. Dieses Problem schien jedoch abzunehmen, je mehr Sequenzen in der Ausrichtung enthalten waren.

In bestimmten Fällen identifizierte SQUARNA erfolgreich herausfordernde Strukturen trotz seiner Einschränkungen. Zum Beispiel hatte es in Alignments mit hoher Sequenzkonservierung manchmal Schwierigkeiten bei der Identifizierung von Strukturen. Dennoch war SQUARNA in vielfältigen Unter-Alignments hervorragend darin, die richtigen Strukturen vorherzusagen.

#Chemische Probing-Daten und deren Einfluss

SQUARNA kann auch effektiv chemische Probing-Daten nutzen, um Vorhersagen zu verbessern. Unterschiedliche Eingabeeinstellungen wurden getestet, darunter nur die RNA-Sequenz, RNA mit chemischen Probing-Daten und Sequenz-Alignments mit solchen Daten.

Als chemische Probing-Daten einbezogen wurden, sah SQUARNA erhebliche Verbesserungen in der Vorhersagequalität. Das zeigte, dass die Integration experimenteller Daten die Genauigkeit der Vorhersagen sekundärer RNA-Strukturen verbessern kann.

#Fazit und Einfluss von SQUARNA

Zusammenfassend stellt SQUARNA einen vielversprechenden neuen Ansatz zur Vorhersage sekundärer RNA-Strukturen dar. Durch den Einsatz eines vereinfachten gierigen Algorithmus erreicht es eine wettbewerbsfähige Leistung, während es einige der häufigen Herausforderungen bestehender Methoden angeht. Seine Fähigkeit, sowohl Einzelsequenzen als auch Sequenz-Alignments zu behandeln und chemische Probing-Daten zu integrieren, macht SQUARNA zu einem vielseitigen Werkzeug in der RNA-rechnergestützten Biologie.

Die Einführung von SQUARNA bringt nicht nur Fortschritte auf dem Gebiet der RNA-Strukturvorhersage, sondern eröffnet auch neue Forschungs- und Anwendungsmöglichkeiten, um RNA-Funktionen und -Interaktionen besser zu verstehen. Mit seiner robusten Leistung und Flexibilität ist SQUARNA bereit, einen signifikanten Einfluss auf RNA-bezogene Forschung und darüber hinaus auszuüben.