Självförstärkande RNA-molekyler presenterar övertygande substrat för rationellt förhör och kontroll av levande system. Men, imperfekt i silico modeller-även på den sekundära struktur nivåhämta utformningen av nya RNAs som fungerar korrekt när syntetiserade. Här presenterar vi ett unikt och potentiellt allmänt förhållningssätt till sådana empiriska problem: Massive Open Laboratory. EteRNA projektet ansluter 37.000 entusiaster till RNA design pussel genom ett online-gränssnitt. Unikt, EterNA deltagare inte bara manipulera simulerade molekyler, men också styra en avlägsen experimentell rörledning för hög-genomströmning RNA syntes och strukturkartläggning. Vi visar häri att Eterna samhället utnyttjat dussintals cykler av kontinuerlig våt laboratorie feedback för att lära sig strategier för att lösa in vitro RNA design problem som automatiserade metoder misslyckas. De bästa strategierna-inklusive flera tidigare oigenkännliga negativa designregler-destillerades genom maskininlärning i en algoritm, EtRNABot. Under en rigorös 1-y testfas, både EteRNA gemenskapen och EterNABot signifikant överträffade tidigare algoritmer i ett dussin RNA sekundär struktur design tester, inklusive skapandet av dendrimer-liknande strukturer och ställningar för små molekyl sensorer. Dessa resultat visar att en online-community kan utföra storskaliga experiment, hypotesgenerering och algoritmdesign för att skapa praktiska framsteg inom empirisk vetenskap.
REF har utvecklat eteRNA, ett crowd-sourcing förhållningssätt till RNA sekundär struktur design och slutsatser av designregler.
RNA design rules from a massive open laboratory
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}