RNA结构对RNA沉默效率的影响

小RNA(small RNA,sRNA)介导的RNA沉默或RNA干扰(RNA silencing or RNA interference,RNAi)是真核生物基因表达调控的保守机制。内源或外源双链RNA(double-stranded RNA,dsRNA)被加工成sRNA,sRNA通过碱基互补配对识别靶标基因mRNA或DNA,通过降解mRNA、抑制翻译或者DNA甲基化在转录后或者转录水平调控基因表达。由于sRNA作用靶标特异性,RNAi技术被广泛地应用于基因功能研究、生物医药、作物分子设计育种以及开发新型农药等领域。自然界中sRNA能够在不同物种间传递并发挥作用,这一现象为RNAi应用技术的开发提供了理论基础。研究发现,dsRNA诱导RNAi的效率受多种因素影响,例如长度、剂量以及施用方式等。在细胞中,RNA结构的复杂性决定了其功能的多样性。本文概述了基于RNAi的作物病害防控技术的原理,包括宿主诱导的基因沉默(host-induced gene silencing,HIGS)技术、喷施诱导的基因沉默(spray-induced gene silencing,SIGS)技术和微生物诱导的基因沉默(microbe-induced gene silencing,MIGS)技术;总结了靶标RNA和sRNA结构影响RNAi效率的实验证据,以期加深对RNA结构影响RNAi效率地理解,为靶标筛选以及dsRNA设计提供经验,为开发高效RNAi技术提供参考;最后归纳了RNA结构检测和预测的代表性方法,为辅助设计高效诱导RNAi的dsRNA提供方法。

基于三维卷积神经网络的RNA结构上镁离子结合位点预测

目的核糖核酸(ribonucleic acid,RNA)在许多生命过程中起着关键作用,它几乎参与了遗传信息转录和翻译的各个方面。镁离子(Mg 2+)是RNA折叠成稳定三级结构所必需的,而且常常与核酶的催化活性有关。尽管实验解析的RNA结构越来越多,但实验确定RNA结构中的离子存在诸多困难。三维卷积神经网络(three-dimensional convolutional neural network,3D-CNN)能够直接从原始数据中学习有用的特征,已被应用于一些基于结构的预测工作。为此本文拟提出一种基于3D-CNN的RNA结构上Mg 2+结合位点的预测方法RNAMg。方法首先收集蛋白质数据库(protein data bank,PDB)中的RNA结构构建了高分辨率的非冗余RNA-Mg 2+结合位点数据库(113个结构);随后,对每个结合位点建立局部坐标系,以周围微环境(碳、氧、氮、磷原子和电荷)构建5个特征通道,将RNA三级结构作为3D图像送入3D-CNN模型预测RNA-Mg 2+结合位点;最后,使用五折交叉验证评估模型的性能。结果独立测试集上的结果表明,在识别RNA结构中的Mg 2+位点上,RNAMg优于目前最先进的方法。结论RNAMg可以识别出RNA结构中的Mg 2+结合位点,对理解RNA折叠、核酶催化反应等各种关键生物学过程及相关疾病的产生机制有重要意义。

冷冻电子显微镜研究RNA结构的进展

核糖核酸(RNA)在生命的中心法则中扮演着承上启下的重要角色:它既携带遗传信息,又可以折叠成三维结构,在生命过程中发挥基因表达调控、催化化学反应等多种重要功能.例如,核糖体中的肽键生成反应完全由RNA催化完成.因此, RNA世界假说提出RNA早于DNA和蛋白质出现,作为生命起源的生物大分子.然而,相比于蛋白质,对RNA三维结构的研究还非常匮乏.在有限的RNA结构数据中,大部分是RNA与蛋白质的复合物(ribonucleoprotein, RNP).本文聚焦运用冷冻电子显微镜(冷冻电镜)对RNA三维结构与功能进行研究的最新进展,包括核酶、核糖开关和病毒因子等,阐明RNA结构研究的意义.同时比较了包括冷冻电镜、X射线晶体学、核磁共振等RNA结构解析方法的优势和挑战.最后展望该领域研究的基础和转化应用前景.

肺部超声联合血清环状RNA锚蛋白重复结构域36评估新生儿急性呼吸窘迫综合征治疗效果和严重程度的价值

目的探讨肺部超声(LUS)、血清环状RNA锚蛋白重复结构域36(circANKRD36)水平在新生儿急性呼吸窘迫综合征(NRDS)疾病严重程度及治疗效果中的评估价值。方法选择郑州大学附属郑州中心医院2020年1月至2022年4月治疗的109例NRDS病儿为研究对象,根据氧合指数(OI)分为重度组(48例)、中度组(35例)和轻度组(26例);根据是否需要使用肺表面活性物质(PS)替代治疗分为对照组(29例)和观察组(80例)。收集病儿资料,并对所有病儿治疗前、治疗后12 h、治疗后24 h、治疗后72 h进行LUS检查,采用实时荧光定量逆转录聚合酶链反应(qRT-PCR)法检测病儿各时间点血清circANKRD36水平;绘制受试者操作特征曲线(ROC曲线),分析LUS评分及血清circANKRD36水平对NRDS病儿疾病严重程度的评估价值。结果轻度组、中度组、重度组治疗前LUS评分及血清circANKRD36水平依次升高(P<0.05)。以轻度组为对照,LUS评分、血清circANKRD36水平及二者联合评估中度NRDS的曲线下面积(AUC)分别为0.81、0.70、0.86;以中度组为对照,各指标评估重度NRDS的AUC分别为0.81、0.76、0.86。观察组治疗前肺实变、胸膜线异常、肺泡间质综合征、支气管充气征、胸腔积液比例均高于对照组(P<0.05)。观察组治疗前、治疗后12 h、治疗后24 h的LUS评分及血清circANKRD36水平均高于对照组(P<0.05)。经重复测量方差分析,两组LUS评分及血清circANKRD36水平在组间、时间、组间和时间存在交互效应(P<0.05),且观察组随治疗时间延长,LUS评分及血清circANKRD36水平依次降低(P<0.05)。观察组总有效率为95.00%(76/80),显著高于对照组的总有效率72.41%(21/29)(P<0.05)。观察组治疗后72 h肺实变、胸膜线异常、肺泡间质综合征、支气管充气征、胸腔积液比例显著低于治疗前(P<0.05)。结论LUS评分及血清circANKRD36水平可评估NRDS病儿疾病严重程度,且二者联合的评估价值更高,同时可实时监测病儿治疗效果。

植物体内RNA二级结构探测方法的研究进展

生物体内的RNA因氢键等作用配对折叠形成复杂的二级结构及三级结构,并根据环境产生动态变化,由此行使功能。植物中的基因表达调控及配体感应都与RNA的结构相关,RNA结构也被认为是转录后调控的一项影响因素,RNA的结构对与之互作的蛋白的结构和功能产生影响,因此研究RNA功能过程中解析RNA结构尤为关键。目前,RNA二级结构的探测实验方法从X-射线经过酶切及化学探针标记,发展至结合高通量测序即可建构模型。此外,机器学习等方法也为RNA结构的探测提供了新的思路。本文综述了影响体内RNA结构的因素及近年来用于植物体内RNA结构预测的方法,讨论了现有方法的应用限制下对RNA二级结构预测新方法开发的意义及存在的问题,展望计算机预测方法与实验方法未来的发展趋势,旨为后续RNA结构相关研究提供方法参考。

基于多解并行遗传算法预测RNA二级结构及假结

非编码RNA功能通常与其结构密切相关,准确预测RNA的二级结构有助于揭示RNA的功能。在传统的遗传算法基础上,结合RNA二级结构和假结的特点,提出一种多解并行的遗传算法预测RNA二级结构和假结。首先构建茎区池和初始解集;然后根据RNA二级结构的基本特点建立目标函数、约束函数、自适应度函数和相应的遗传算子,基于初始解集中多条序列—结构模型进行并行遗传迭代,预测最优RNA二级结构;然后在RNA二级结构基础上,使用遗传算法继续进行迭代和筛选,预测含假结的RNA二级结构。实验结果表明,该方法不仅可以解决大规模茎区的组合问题,还可以减少随机性。该方法与常用的预测假结的IPknot方法比较,对单序列RNA的结构预测结果正确率高且稳定。

RNA的结构、功能及应用

RNA是广泛存在于生物体内的核糖核酸分子,中学生物学教材讲述的RNA包括3类,mRNA、tRNA和rRNA,它们均是直接参与蛋白质合成的重要角色。近年研究发现,细胞内还存在miRNA、siRNA、lncRNA和circRNA等,这些新型RNA主要通过调节基因表达参与特定的细胞生命活动。为帮助中学师生更全面地了解RNA组学知识及相关研究的新进展,本文对各种RNA的结构特征、生物学功能及主要应用进行了系统阐述。

RNA结构与生物信息和记忆

RNA结构具有多样性,RNA功能依赖于RNA结构,RNA结构承载着重要的生物信息。在人脑中,RNA结构可能承载着记忆信息编码的重要功能。对RNA结构作为生物信息的载体和人脑中记忆信息的载体,特别是瞬时记忆信息编码的载体进行了探讨。该假说的提出对阐释记忆的分子机制具有重要意义。

《RNA的结构》微课教学设计

互联网的快速普及以及教育技术的飞速发展,使"微课"成为普通高校开展课程教学改革与课程平台建设的重要途径并表现出强大生命力。《RNA的结构》是生物类专业基础课《生物化学》的重要知识点,结合"微课"的特点和教学目标,我们从教学背景、教学目标与重难点、过程设计等几个方面对《RNA的结构》进行了专门的教学设计,体现出授课教师的教学理念及教学特色,且基于教学设计录制了"微课"视频,学生反映良好。

RNA二级结构计算特征分析

RNA二级结构预测方法可视为一个分类问题,即根据单条序列或多条序列给出的信息,判断任意两个位点能否构成碱基对。现有各种预测方法对所用计算特征的选择都是基于定性分析,没有统一的标准。在总结现有RNA结构预测方法中采用的各类计算特征的基础上,利用特征选择技术中的过滤和封装方法,结合支持向量机分类算法,对它们的分类能力进行定量比较分析,找出适于RNA二级结构预测的最优分类特征子集,包括热力学信息、共变信息和进化信息。在49组R fam家族上的测试结果显示,相比现存定性选择的特征子集,所选特征子集能得到更好的预测结果。

稳定的RNA发夹结构在人类88个mRNA编码区中的分布

以UNCG ,GNRA ,CUUG (N =A ,U ,C或G ;R =G或A)为端环能够形成稳定的、保守的发夹结构 .它们具有特殊的结构特征 ,并在体内发挥着重要的生物学功能 .这些稳定的发夹广泛分布于体内rRNA ,催化RNA和非编码mRNA中 .但对人类 88个编码区mRNA二级结构的研究当中 ,却没有发现C(UUCG)G发夹 .而且 ,与rRNA不同 ,这些编码区mRNA四环序列的分布没有明显的偏好性 .

长链非编码RNA OTUD6B-AS1对肺腺癌A549细胞增殖、侵袭和迁移能力的影响

目的探讨lncRNA OTUD6B-AS1对肺腺癌A549细胞增殖、迁移和侵袭能力的影响。方法体外培养肺腺癌A549细胞系,瞬时转染OTUD6B-AS1和空载质粒构建过表达和对照细胞模型,分为OTUD6B-AS1过表达组和空载质粒组(NC组)。通过qRT-PCR实验验证OTUD6B-AS1的转染效率;采用CCK-8实验检测OTUD6B-AS1对肺腺癌细胞增殖活性的影响,采用Transwell法检测OTUD6B-AS1对肺腺癌细胞迁移和侵袭能力的影响。结果qRT-PCR检测显示,与NC组相比,过表达组的OTUD6B-AS1表达量显著增高(P<0.05);CCK-8细胞活性检测结果显示,OTUD6B-AS1过表达组的肺腺癌A549细胞增殖活性较NC组显著降低(P<0.05);Transwell侵袭实验结果表明,OTUD6B-AS1过表达组细胞迁移和侵袭能力均显著低于NC组(P<0.05)。结论在肺腺癌细胞A549中lncRNA OTUD6B-AS1的过表达可以抑制A549细胞增殖、迁移和侵袭的能力。

RNA病毒表达调控研究中的RNA结构分析技术

RNA病毒的多个生命过程如基因组复制、蛋白翻译等均需要特定RNA元件的调控,RNA结构是其发挥调控作用的分子基础,研究这些RNA元件结构及其在调控过程中的动态变化,将有助于深度解析相应过程的调控机制。RNA结构分析技术可以解析RNA元件的结构（二级结构和三级结构）。目前,RNA结构体分析技术主要有以下几种：Rnase酶法、In-line probing技术、SHAPE技术（Selective 2’-hydroxyl acylation analyzed by primer extension）、核磁共振技术、RNA结晶以及体内分析技术。本文将对RNA结构分析技术的发展历程、具体技术原理和操作细节、未来发展进行叙述,为相关科研工作提供技术参考。

RNA二级结构预测方法综述

RNA二级结构预测是计算分子生物学中的一个重要领域.本文介绍了RNA二级结构的预测方法,包括该问题的数学模型、主要算法思想以及每种算法对应的软件.在tRNA和RNase P RNA数据库中随机选取了几组样例对目前主要的7种软件进行测试,同时对每种软件的优缺点进行了详细比较.实验证明,当存在同源序列时,Pfold的效果优于其它软件.最后,在总结分析现有算法的基础上探讨了该领域进一步的研究方向.

RNA二级结构在微生物系统发育分析上的应用

RNA二级结构用于微生物分类和系统发育分析在近年来逐渐受到注意并发展起来。文章就此方面的发展做了简要综述,其中对在系统发育分析上的应用部分作了较重点介绍。

RNA二级结构预测的自适应鱼群算法模型

基于人工鱼群算法的基本理论,提出了预测RNA二级结构预测的自适应人工鱼群算法模型。该模型对人工鱼群算法在处理组合优化问题时存在的缺陷进行了相应改进,在算法中加入的自适应思想既保证了算法的快速收敛,同时又有效地避免了盲目搜索。仿真实验中将本模型与基于粒子群算法的模型以及基于遗传模拟退火算法的模型进行了比较研究,结果表明,使用自适应鱼群算法进行RNA序列的二级结构预测能获得较理想的预测效果。较之另两种方法,鱼群算法能有效减少计算量、节省计算时间,特别当待测序列长度大于500时,鱼群算法在收敛速度上有着明显优势。

基于CPU-GPU混合计算平台的RNA二级结构预测算法并行化研究

RNA二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向,基于最小自由能模型的Zuker算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于CPU+GPU的混合计算平台实现了对Zuker算法的并行和加速。根据CPU和GPU计算性能的差异,通过合理的任务分配策略,实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡;针对CPU和GPU的不同硬件特性,对Zuker算法在CPU和GPU上的实现分别采取了不同的并行优化方法,提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明,CPU处理单元在混合系统中承担了14%以上的计算任务,与传统的多核CPU并行方案相比,采用混合并行加速方法可获得15.93的全局加速比;与最优的单纯GPU加速方案相比,可获得16%的性能提升,并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。

基于隐Markov模型的RNA二级结构预测新方法

有效预测RNA二级结构是生物信息学中的重要研究领域.提出一种基于隐Markov模型预测RNA二级结构的新方法.首先,应用前后缀匹配算法快速找到所有可能(包括假结)的茎区,建立RNA-HMM,寻找最优的茎区组合方法,得到包含假结的RNA二级结构.实验结果表明,提出的新方法降低了计算复杂性,提高了预测的特异性和敏感性,具有较高的准确率,可以预测RNA的假结结构.

计算最大堆迭的RNA二级结构预测算法

RNA二级结构预测用于蛋白质功能分析,在生物信息学研究中具有重要意义.提出了一个时间复杂度为O(n2)的基于Greedy算法思想的算法.基于“堆迭结构相对稳定”的RNA分子结构特征,算法思想为计算具有最多堆迭的RNA二级结构.用VC++编程实现了该算法,采用PseudoBase的RNA分子片段进行了计算实验,结果表明该算法具有良好的准确度.该算法可预测RNA分子的嵌套二级结构和伪结点二级结构.

RNA二级结构预测及其在分子分类研究中的应用

文中通过比较RNA二级结构与一级结构和三维结构的差异,说明了RNA二级结构用于系统发育和分子分类研究的优点,并介绍了目前构建RNA二级结构的常用方法以及各种方法的优缺点,并对用于RNA二级结构折叠的软件作了简单介绍。最后从4个方面详细阐述了RNA二级结构在分子分类研究中的应用,即:RNA二级结构应用于分子分类研究的理论和方法;应用RNA二级结构分类与形态分类的区别;三种RNA二级结构在分子分类中的研究现状;RNA二级结构对序列信息的校正与补充。