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新しいツールがRNA構造解析を強化!

ARTEMISはRNA構造の比較と分析を改善し、ノンコーディングRNAに関する洞察を明らかにする。

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ARTEMISがRNA分析ARTEMISがRNA分析を革命的に変えるする。新しい方法がRNA構造の整列と分析を変革
目次

非コーディングRNAは、生きている細胞の中で重要な分子なんだ。タンパク質とは違って、アミノ酸をコードするわけじゃなくて、いろんな細胞プロセスで重要な役割を果たしてる。彼らの機能は主に配列と3次元空間での構造によって決まるんだ。

RNA構造の重要性

RNAの構造を理解することは、その機能を把握するのに重要だよ。研究者たちがRNAの構造を調べるために使う方法の一つがスーパーインポジションって呼ばれるもので、異なるRNA分子の3次元形状を揃えるんだ。これをすることで、科学者たちは異なる種にわたって保存されているRNAの部分や、変わる部分を特定できる。こういう知識は、知られているテンプレートに基づいてRNAの構造を予測するモデルを作るのに役立つんだ。

RNA構造分析の応用

RNA構造の比較は、RNAがさまざまな状況でどう振る舞うかを調べるのに特に役立つよ。例えば、イントロンの自己スプライシング中にRNAが受ける変化を研究するのに役立ったり、リボスイッチが異なる機能状態の間でどう切り替わるかを見るのに使えるんだ。構造のアラインメントは重要で、RNAの配列はしばしばその形に比べて安定しないから、実際の配列が変わっても全体の形は共通していることが多いんだ。

RNA構造アラインメントの課題

RNA構造を比較する際に、研究者たちはいくつかの課題に直面することがあるんだ。一部のRNA分子は全体の形は同じじゃないけど、関係があることもある。この状況は、特定のウイルスや細菌のRNAで見られて、tRNAに似た形をとるけど配列がバラバラなことがあるよ。

新しいツールの必要性

現在使われているRNA構造のアラインメント方法には限界があって、特に単純な構造を持っていないRNAを扱うのが難しいんだ。このニーズに応えるために、ARTEMISっていう新しい方法が開発されたんだ。ARTEMISは、整然としたRNA構造ともっと複雑な配置を持つRNAの両方に対応できるように設計されてる。

ARTEMISの仕組み

ARTEMISの方法は、RNA構造を柔軟に比較できるようにしてる。良いアラインメントには、非常に近いところにあるマッチした残基のペアが少なくとも1つ必要だと想定してるんだ。これはRNAの典型的な相互作用のおかげで、しばしば当てはまるんだ。このツールは、可能なマッチをスキャンして、最も近い残基に基づいて拡張アラインメントを生成するんだ。

ARTEMISの技術的プロセス

ARTEMISは、2つのRNA構造をアラインする問題を参照とクエリとして考慮することから始まる。目指すのは、マッチした残基の数を最大に保ったまま、最良の方法で整列させることなんだ。構造間の類似性は、一般的に二乗平均平方根偏差(RMSD)っていう方法で測定される。ARTEMISはカバレッジと構造的類似性に基づいてアラインメントを評価するスコアリングメトリックも使うんだ。

実際には、ARTEMISはいくつかのステップを経るよ。最初に、残基間の距離を計算して最も近いマッチを決定するんだ。このマッチから、トポロジカルなバリエーションを許可する拡張スーパーインポジションを作成する。その後、各アラインメントのスコアを計算して、最良のオプションを特定するんだ。

ARTEMISの利点

ARTEMISは、従来の方法と比較して速くて正確だっていうことが分かってるよ。標準的なアラインメントとトポロジーに依存しないアラインメントの両方を扱えるから、さまざまなRNA構造に対応できるんだ。このツールは、研究者がRNA構造をより詳細に探求できるようにして、機能に対する洞察を明らかにするのに役立つんだ。

ARTEMISのパフォーマンス評価

ARTEMISが他のツールに対してどれだけよく機能するかを測定するために、一連のRNA構造が比較されたんだ。ARTEMISは、アラインメントを作成する時の正確性で競合相手を常に上回ってた。効率的な実行時間の中で、より良い質のスコアを生成したんだ。

ARTEMISの応用

研究者たちは、特に配列が変わる場合にRNAの構造の類似性を研究するためにARTEMISを使えるよ。異なるRNAファミリーに見られるRNA関連モチーフの分析にも役立つんだ。ARTEMISはRNA構造の特定の部分に焦点を合わせる柔軟性を提供して、RNA-タンパク質複合体のような複雑な相互作用の研究を助けるんだ。

ヘリカルパッキングモチーフの発見

ARTEMISを使っている間に、科学者たちはヘリカルパッキングモチーフって呼ばれる特定の構造的特徴を発見したんだ。このモチーフはさまざまなRNAタイプで現れて、ヘリックスのマイナーグルーブ間の相互作用によって形成される。研究者たちは、このモチーフが異なる構造的文脈で存在できることに気づいたんだ。

まとめ

要するに、非コーディングRNAは細胞の中で重要な要素で、多くの生物学的プロセスに影響を与えてるんだ。ARTEMISのような方法を通じてその構造を理解することで、機能についての知識が深まるんだ。このツールは、RNAを研究する研究者にとって重要な進展で、似てるけど異なる配列を持つ構造を分析するのを可能にしてる。ARTEMISはRNAと細胞機能におけるその役割のより深い理解への道を切り開くんだ。

オリジナルソース

タイトル: ARTEMIS - a method for topology-independent superposition of RNA 3D structures and structure-based sequence alignment

概要: Non-coding RNAs play a major role in diverse processes in living cells with their sequence and spatial structure serving as the principal determinants of their function. Superposition of RNA 3D structures is the most accurate method for comparative analysis of RNA molecules and for inferring sequence alignments. Topology-independent superposition is particularly relevant, as evidenced by structurally similar RNAs with sequence permutations such as tRNA and Y RNA. To date, state-of-the-art methods for RNA 3D structure superposition rely on intricate heuristics, and the potential for topology-independent superposition has not been exhausted. Recently, we introduced the ARTEM method for unrestrained pairwise superposition of RNA 3D modules and now we developed it further to solve the global RNA 3D structure alignment problem. Our new tool ARTEMIS significantly outperforms state-of-the-art tools in both sequentially-ordered and topology-independent RNA 3D structure superposition. Using ARTEMIS we discovered a helical packing motif to be preserved within different backbone topology contexts across various non-coding RNAs, including multiple ribozymes and riboswitches. We anticipate that ARTEMIS will be essential for elucidating the landscape of RNA 3D folds and motifs featuring sequence permutations that thus far remained unexplored due to limitations in previous computational approaches.

著者: Davyd R. Bohdan, J. M. Bujnicki, E. F. Baulin

最終更新: 2024-04-10 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.06.588371

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.06.588371.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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