基于注意力机制的RNA碱基关联图预测方法

目的长链非编码RNA在遗传、代谢和基因表达调控等方面发挥着重要作用。然而,传统的实验方法解析RNA的三级结构耗时长、费用高且操作要求高。此外,通过计算方法来预测RNA的三级结构在近十年来无突破性进展。因此,需要提出新的预测算法来准确的预测RNA的三级结构。所以,本文发展可以用于提高RNA三级结构预测准确性的碱基关联图预测方法。方法为了利用RNA理化特征信息,本文应用多层全卷积神经网络和循环神经网络的深度学习算法来预测RNA碱基间的接触概率,并通过注意力机制处理RNA序列中碱基间相互依赖的特征。结果通过多层神经网络与注意力机制结合,本文方法能够有效得到RNA特征值中局部和全局的信息,提高了模型的鲁棒性和泛化能力。检验计算表明,所提出模型对序列长度L的4种标准(L/10、L/5、L/2、L)碱基关联图的预测准确率分别达到0.84、0.82、0.82和0.75。结论基于注意力机制的深度学习预测算法能够提高RNA碱基关联图预测的准确率,从而帮助RNA三级结构的预测。

基于迁移学习和多视图特征融合提高RNA碱基相互作用预测

RNA碱基相互作用对维持其三维结构的稳定具有重要作用,准确地预测碱基相互作用可以辅助RNA三维结构的预测。然而,用于预测RNA碱基相互作用的数据量少,导致模型未能充分地学习到数据的特征分布,以及数据存在的特性(对称特性和类别不平衡),都影响了模型的性能。针对模型不充分学习和数据特性问题,在深度学习的基础上,提出了一种高性能的RNA碱基相互作用预测方法tpRNA。tpRNA首次在RNA碱基相互作用预测任务中引入迁移学习以改善因数据量少而产生的模型不充分学习问题,并提出高效的损失函数和特征提取模块,充分发挥迁移学习和卷积神经网络在特征学习方面的优势,以缓解数据特性问题。结果表明,引入迁移学习能减小数据量少导致的模型偏差,提出的损失函数能优化模型的训练,特征提取模块能提取到更有效的特征。与最先进的方法相比,tpRNA在低质量输入特征的情形下具有显著的优势。

RNA碱基的太赫兹光谱和拉曼光谱特征研究

应用傅里叶红外光谱仪和激光拉曼光谱仪测试了RNA碱基在太赫兹波段（1~10THz）的红外和拉曼光谱,同时结合Guassian09软件和周期性边界条件下基于能量的分块方法（PBC—GEBF）,分析了RNA碱基晶体的红外和拉曼光谱特征,得到了所有特征峰位置及其对应的振动模式,且计算光谱与测试光谱一致吻合,表明碱基粉末样品为无定形晶体结构。通过对红外光谱的分析可知,在太赫兹波段,腺嘌呤和鸟嘌呤都有6个红外活性振动模式,胞嘧啶和尿嘧啶分别为6个和3个红外活性振动模式,与实验结果相比,除了鸟嘌呤6.35THz处的弱吸收峰没能重现,4.83和5.39THz处的吸收峰简并;胞嘧啶4.3和4.79THz处吸收峰简并;尿嘧啶3.32和3.82THz处的吸收峰简并外,其他吸收峰的位置和强度均被准确地模拟重现。通过对拉曼光谱的分析可知,理论和实验光谱基本一致,除了尿嘧啶3.52和4.48THz处特征峰简并;鸟嘌呤7.26和8.03THz,3.57,4.02,4.49,4.89和5.98THz处特征峰简并外,其他特征峰的位置和强度均被准确的模拟重现。通过对特征峰的分析和辨认,可知在1~10THz,RNA碱基的振动模式均来源于晶格内分子的集体振动,分子间的氢键和弱相互作用力对振动模式的贡献很大,进一步分析可知,在1~5.5THz,其振动模式来自所有原子参与的集体振动,在5.5~10THz,振动模式来自于部分原子参与的集体振动。此项研究对揭示RNA碱基在构成生物大分子结构、生物大分子鉴定以及太赫兹波段光谱的形成机制等方面,具有重要的理论和实际参考价值。

RNA碱基对的分子动力学模拟

RNA作为一种重要的生物大分子,其很多生物功能都与其结构有关.RNA碱基对的热力学性质和动力学性质是预测RNA结构的基础.本文采用全原子分子动力学方法模拟了RNA碱基对G—C在3种不同温度下的打开及闭合情况,统计分析了其打开和闭合几率.研究结果表明,随着温度的升高,碱基对G—C处于闭合状态的几率逐渐降低,处于打开状态的几率逐渐增加,而碱基对打开闭合状态的转换频率随着温度的升高而逐渐增加,并且形成碱基配对的3组原子间的氢键距离分布变宽.

巴马小型猪冠状动脉微栓塞后白细胞介素-1受体相关激酶1、肿瘤坏死因子受体相关因子6及AU碱基富集区RNA结合因子1 mRNA的表达及意义

目的探讨巴马小型猪冠状动脉微栓塞(CME)后心肌组织白细胞介素-1受体相关激酶1(IRAK1)、肿瘤坏死因子受体相关因子6(TRAF6)及AU碱基富集区RNA结合因子1(AUF1)的动态表达情况及其意义。方法将30只巴马小型猪分为假手术组(n=5)和CME组(n=25)。CME组经微导管于左前降支中远端注入微栓塞球混悬液;假手术组注射等量生理盐水。将CME组均分为5组于建模后3 h、6 h、9 h、12 h、24 h进行观察;假手术组小型猪于6 h后进行观察。光镜下观察各组心肌组织改变,并检测心肌组织IRAK1、TRAF6及AUF1 mRNA表达。结果建模后6 h,CME组血管内均可见微栓塞球,周围出现微梗死灶。建模后6 h,与假手术组比较,CME组心肌组织IRAK1、TRAF6及AUF1 mRNA的表达水平均显著增加(P<0.05)。CME组心肌组织IRAK1、TRAF6及AUF1 mRNA的表达水平都在建模后3 h和6 h升高,9 h达高峰,12 h和24 h下降;与3 h和24 h比较,CME组9 h心肌组织IRAK1、TRAF6及AUF1 mRNA的表达水平均显著增加(P<0.05)。结论 IRAK1、TRAF6及AUF1 mRNA高表达于CME后心肌组织,并呈现出明显的时间变化规律。

16S rRNA基因序列法鉴定幽门螺杆菌细菌种属

目的:应用分子生物学方法(16Sr RNA基因核酸碱基序列比较分析法)鉴定感染幽门螺杆菌细菌种属.方法:13C呼气试验阳性志愿者同意情况之下进行采样,分离和培养,通过快速尿素酶试验初步鉴定,利用聚合酶扩增反应获得的plasmid DNA送到Bioneer公司进行分析.反馈结果用Seq MAN(Version5.00;DNASTAR,Inc,Madison,WI,USA)系统分析,利用Gen Bank等数据库比较核酸碱基序列分析.结果:鉴定出12种幽门螺杆菌菌株结论:相同性99%.以上,判定是幽门螺杆菌的同一种属细菌.

癌组织中GPC-3、AUF1表达水平对食管癌患者病理分期及预后评估的意义

目的探讨癌组织中磷脂酰肌醇蛋白聚糖-3(GPC-3)、AU碱基富集元件RNA结合因子1(AUF1)表达水平对食管癌患者病理分期及预后评估的意义。方法选取2017年11月—2019年11月收治的118例食管癌作为研究对象,收集癌组织(食管癌组)及对应癌旁组织(癌旁组)。采用免疫组化法检测癌组织及癌旁组织中GPC-3、AUF1表达水平,分析GPC-3、AUF1表达与食管癌患者临床病理特征的关系;采用多因素Cox回归分析探讨影响食管癌患者预后的危险因素。结果食管癌组GPC-3、AUF1阳性表达率(76.27%、74.58%)均高于癌旁组(38.98%、41.53%)(P<0.01)。低分化、TNM分期Ⅲ~Ⅳ期、有淋巴结转移食管癌患者GPC-3、AUF1阳性表达率分别高于中/高分化、TNM分期为Ⅰ~Ⅱ期、无淋巴结转移患者(P<0.05,P<0.01)。GPC-3阳性表达食管癌患者的3年生存率为63.33%,低于GPC-3阴性表达患者89.29%(P<0.01);AUF1阳性表达食管癌患者的3年生存率为62.50%,低于AUF1阴性表达患者90.00%(P<0.01)。TNM分期Ⅲ~Ⅳ期、有淋巴结转移、GPC-3阳性表达、AUF1阳性表达是影响食管癌患者预后的独立危险因素(P<0.01)。结论GPC-3、AUF1在食管癌组织中均呈高表达,且与临床病理特征及预后有关,可作为食管癌预后评估的生物学标志物。

微小核糖核酸-146a与心血管疾病关系研究进展

微小核糖核酸-146a是微小核糖核酸的一员,其具有调节免疫应答、炎症、肿瘤、细胞增殖分化以及凋亡的作用,并在心血管疾病的病理生理过程中扮演着重要角色。应用微小核糖核酸-146a抑制动脉粥样硬化炎症,将成为治疗动脉粥样硬化新靶点。

碱基编辑器的开发及其在细菌基因组编辑中的应用

碱基编辑器是近两年发展起来的新型基因组编辑工具,它将碱基脱氨酶的催化活性和CRISPR/Cas系统的靶向特异性进行结合,催化DNA或RNA链上特定位点的碱基发生脱氨基反应,进而完成碱基的替换。碱基编辑器分为DNA和RNA碱基编辑器两大类,其中DNA碱基编辑器分为两种:胞嘧啶碱基编辑器和腺嘌呤碱基编辑器;前者可以实现胞嘧啶到胸腺嘧啶的转换,而后者则可以将腺嘌呤突变为鸟嘌呤。由于DNA碱基编辑器不会造成DNA的双链断裂(DSB),也不依赖于宿主的非同源末端修复和同源重组途径,因此,大大减少了DSB相关的编辑副产物,如小片段插入或缺失等。基于CRISPR/Cas系统的RNA碱基编辑器,可以实现RNA链上腺嘌呤核苷到次黄苷的转换。本文对不同类型碱基编辑器的开发过程、适用范围和编辑特点等进行梳理,并对其在细菌基因组编辑中的应用进行了介绍;最后简要探讨了细菌中碱基编辑器的缺点以及将来可能的研究方向。