Abstrakt. Nyligen genomförda studier som visar förekomsten av speciella icke-kodande "antisense" RNAs som används i post-transcriptional genreglering har fått betydande uppmärksamhet. Dessa RNA är syntetiserade naturligt för att kontrollera genuttryck i C.elegans, Drosophila och andra organismer; de är kända för att reglera plasmid kopia nummer i E.coli också. Små RNA har också artificiellt konstruerats för att knock-out gener av intresse för människor och andra organismer i syfte att ta reda på mer om deras funktioner. Även om det finns ett antal algoritmer för att förutsäga den sekundära strukturen hos en enda RNA-molekyl, existerar ingen sådan algoritm för att tillförlitligt förutsäga den gemensamma sekundära strukturen hos två interagerande RNA-molekyler, eller för att mäta stabiliteten hos en sådan ledstruktur. I detta papper beskriver vi RNA-RNA interaktionsförutsägelsen (RIP) problem mellan en antisense RNA och dess mål mRNA och utveckla effektiva algoritmer för att lösa det. Våra algoritmer minimerar den gemensamma fria energin mellan de två RNA-molekylerna under ett antal energimodeller med växande komplexitet. Eftersom de beräkningsresurser som behövs av vårt mest exakta tillvägagångssätt är oöverkomliga för långa RNA-molekyler, beskriver vi också hur vi kan påskynda våra tekniker genom ett antal heuristiska tillvägagångssätt samtidigt som vi experimentellt upprätthåller den ursprungliga noggrannheten. Utrustade med detta snabba tillvägagångssätt, använder vi vår metod för att upptäcka mål för varje given antisense RNA i den tillhörande genomsekvensen.
REF visade att den allmänna RNA-RNA interaktionsförutsägelsen under alla tre energimodellerna är ett NP-hårdt problem.
RNA-RNA Interaction Prediction and Antisense RNA Target Search
{'venue': 'RECOMB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}