単一配列構造予測 RNAを研究する研究者にとって共通の課題は、核酸配列のみから分子の三次元構造を決定することである。しかし、RNAの場合、最終的な構造の大部分は、分子の二次構造 、すなわち分子内塩基対 相互作用によって決定される。これは、多様な生物種間で塩基対が非常に高いレベルで保存されていることからも明らかである。
熱力学モデル 小さなRNA分子の二次構造は、水素結合 や塩基スタッキング などの強い局所的相互作用によって大きく決定されます。このような相互作用の自由エネルギーを合計することで、特定の構造の安定性の近似値が得られます。特定の二次構造の折りたたみ自由エネルギーを予測するために、経験的な最近接モデル が使用されます。最近接モデルでは、各モチーフの自由エネルギーの変化は、モチーフとその最も近い塩基対の配列に依存します。（「近隣」という側面により、塩基スタッキングエネルギーを記述できます。）断片のエネルギーを合計して、全体の自由エネルギーを取得します。最小自由エネルギー（MFE）を持つ構造が最も安定しています。[ 3 ]
RNAモデルの例としては、以下のようなものがあります。
Turner 1999 [ 4 ] [ 5 ] Andronescu 2007 は、4 つの標準塩基のいずれかを持つ RNA のパラメーターです。これは、以前のウェット ラボ 実験と他の形式の RNA 構造データから導き出されています。[ 6 ] [ 7 ] Langdon 2018 は、4 つの標準塩基のいずれかを持つ RNA のパラメータを示しています。[ 8 ] 2020年現在、ほとんどのソフトウェアパッケージはデフォルトでTurner 2004を使用しています。2020年のベンチマークでは、RNA-RNA相互作用タスクにおいてTurner 2004が4つの中で最も性能が悪く、最も優れたAndronescu 2007が5ペア上回っていることが示されています。構造予測においてはLangdon 2018が最適であることが知られています。[ 9 ]
最も安定した構造 MFE構造を見つける最も簡単な方法は、考えられるすべての構造を生成し、その自由エネルギーを計算することですが、配列の可能な構造の数はRNAの長さに比例して指数関数的に増加します。[ 10 ] 。 これは、よりスマートな方法を必要とします。[ 3 ] number of secondary structures = (1,8)N , N- number of nucleotides
動的計画法アルゴリズム RNAとDNAの二次構造を予測する最も一般的な方法は、動的計画法 を用いるものです。[ 11 ] [ 12 ] Ruth Nussinov と共同研究者によって行われ、一連の「ブロック」（ポリヌクレオチド鎖）の長さと数を最大化する動的計画法に基づくアルゴリズムを開発しました。[ 11 ] [ 11 ] Nussinovアルゴリズム として知られています。[ 12 ] [ 13 ]
動的計画法アルゴリズムは、構造を明示的に生成することなく、考えられるすべてのRNA二次構造のバリアントを暗黙的にチェックする手段を提供する。まず、最も短い断片から始めて、次に長い断片へと、考えられる各配列断片について、最も低いコンフォメーション自由エネルギーが決定される。長い断片の場合、短い配列で決定された最適な自由エネルギー変化に対する再帰により、最も低い折りたたみ自由エネルギーの決定が速くなる。完全な配列の最も低い自由エネルギーが計算されると、RNA分子の正確な構造が決定される。[ 3 ]
動的計画法アルゴリズムは、「よくネストされた」塩基対パターン、つまり配列位置で互いに重ならない塩基とのみ水素結合を形成する 塩基対パターンを検出するためによく使用されます。このカテゴリに分類される二次構造には、 二重らせん 、ステムループ、および トランスファーRNA 分子に見られる「クローバーリーフ」パターンの変異体が含まれます。これらの方法は、ワトソン・クリック塩基 対やフーグスティーン塩基 対など、特定のタイプの塩基対相互作用に関連する自由エネルギー を推定する事前計算されたパラメータに依存しています。方法の複雑さによっては、単一の塩基対や、塩基スタッキングの効果を取り入れるための短い2つまたは3つの塩基セグメントが考慮される場合があります。この方法は、計算コストが非常に高い大幅なアルゴリズムの変更なしには、よくネストされていない擬似結び目を識別することはできません。 [ 14 ]
擬似結び目の予測 RNA二次構造を予測する際の問題の一つは、標準的な自由エネルギー最小化 法や統計的サンプリング法では擬似結び目 を見つけることができないことです。[ 4 ] [ 14 ] 3 )（Nは配列中のヌクレオチドの数）であるのに対し、RivasとEddyのアルゴリズムは時間スケールがO(N 6 )です。このため、いくつかの研究者は擬似結び目のクラスを制限するアルゴリズムのバージョンを実装し、パフォーマンスの向上を実現しました。たとえば、pknotsRGツールは単純な再帰的擬似結び目のクラスのみを含み、時間スケールはO(N4)です。[ 15 ]
擬似結び目予測の一般的な問題はNP完全で あることが示されている。[ 16 ]
最適とは言えない構造 S. cerevisiae tRNA Phe の 構造空間では、真の生物学的構造は MFE を持つ構造ではなく、主に多くの修飾塩基の存在によるものです。エネルギーと構造は RNAsubopt を使用して計算され、構造距離はViennaRNA 1.xの RNAdistance を使用して計算されました。Bos taurus Phe も 同様の状況ですが、修飾塩基に対する適切な補正 (ViennaRNA 2.6.0 of 2023) により、正しい構造を MFE として復元できます。[ 17 ] 自由エネルギー最小化による1つの配列からのRNA二次構造予測の精度は、いくつかの要因によって制限される。
最近傍モデルにおける自由エネルギー値のリストは、不完全または不正確である可能性があります。 修飾された塩基は、修飾されていないバージョンと同じように折り畳まれると想定されることが多いが、実際には、わずかな違い（自由エネルギーの変化が約 0.5 kcal/mol）から大きな違い（修飾によって水素結合の形成が物理的に阻害される）まで、さまざまな違いがある。[ 17 ] 既知のRNAすべてが、熱力学的最小値に適合するような折り畳み方をするわけではない。 一部のRNA配列は、複数の生物学的に活性な立体構造を持つ（すなわち、リボスイッチ ）。 このため、自由エネルギーが類似した構造を予測する能力は、重要な情報を提供することができる。このような構造は準最適 構造と呼ばれる。MFOLDは準最適構造を生成するプログラムの1つである。[ 18 ]
構造の集合は、「ドットプロット」と呼ばれる、2つの塩基が対合する頻度を示す正方行列を視覚化した図で表すことができます。これは基本的にヒートマップ の一種です。
ボルツマン・アンサンブル 可能な構造の集合はアンサンブルを形成する。ボルツマン分布 に従ってアンサンブルからサンプリングすることにより（SFOLD プログラムで例示されているように）、多くの可能な構造を返すことができる。[ 19 ] [ 20 ]
ボルツマンアンサンブルにおける状態は、「ドットプロット」によっても表すことができ、その大きさは、アンサンブル内で任意の2つの塩基が対合する確率を表す。これらの大きさは、暗黙のうちに熱力学的データも表している。
比較二次構造予測 進化的に関連する複数のRNA配列は、部位間で共変動のパターンを共有している。2つの部位が同期して変化することが頻繁に見られる場合、それらの位置間に構造的に必要な水素結合が存在する可能性が高い。これは、真の構造がどのようなものになるかについての追加情報源を提供する。[ 16 ]
一般的に、アライメントの問題とコンセンサス構造の予測は密接に関連しています。コンセンサス構造の予測にはいくつかの異なるアプローチがあります。[ 21 ] [ 22 ]
整列の折り畳み 予測された単一構造の整列（場合によっては配列整列と併せて実施） 配列と予測構造のアンサンブルの同時アライメント これらの各ステップは、反復的に組み合わせることもできます。[ 22 ]
位置を合わせてから折り畳む 実用的なヒューリスティック アプローチとしては、複数のRNA配列のアライメントを作成するために多重配列アライメント ツールを使用し、コンセンサス配列を見つけてそれを折り畳む方法がある。共変動は、関連しているが類似していない配列を持つ複数の 相同 RNA配列の多重配列アライメントから抽出できる。アライメントの品質がコンセンサス構造モデルの精度を決定する。コンセンサス配列は、個々の構造予測問題と同様に、さまざまなアプローチを使用して折り畳まれる。
PfoldはSCFG を実装しています。共変動は塩基対確率の「ドットプロット」に変換され、これはPfoldの通常の単一配列バージョンの上に考慮されます。[ 23 ] ウィーンスイートのRNAalifoldは、基本的に同じスイートのRNAfoldのアライメントベースのバリアントです。どちらも熱力学的フォールディングアプローチを使用し、2つのモードで実行できます。1つは単一の構造を返すMFE（最小自由エネルギー）モード、もう1つは複数の可能な構造を与えるパーティショニングモードです。[ 24 ] [ 22 ] 線形時間版はLinearAlifoldとして見つかっている。[ 25 ] ILM（反復ループマッチング）は、熱力学 と相互情報量 （共分散）の含有量スコアの組み合わせを使用します。その名前が示すように、予測された構造間のヌシノフ型ループマッチングに基づいています。各反復で、予測された二次構造から「最適な」らせん/ステムが見つかり、構造の残りの部分が再び折り畳まれます。これにより、擬似結び目構造の予測が可能になります。[ 26 ]
進化は 、 RNA配列よりも機能的なRNA構造をよりよく保存することが多い。[ 24 ] [ 22 ]
アライメントと二次構造予測を組み合わせる明白なアプローチは、単一配列構造予測法を用いて配列を折り畳み、得られた構造をアライメントすることである。2つの構造のアライメントは通常、2つの構造をツリーに解析し、2つのツリー間の最小編集距離を見つけることによって行われる。[ 27 ] [ 28 ]
ドットプロットを折り畳んでから、ジョイントアライメントを行う 単一構造とツリー比較を用いる手法には依然として弱点がある。真の（生理学的）構造が必ずしも最小自由エネルギー構造ではないことはよく知られている。また、ツリー編集ではミスペアリングを修復する能力が限られていることも分かっている。これらの問題に対処するためには、考えられる構造の集合全体を比較する、別のアプローチが必要となる。
可能な構造の集合を表す既存の表現方法、ドットプロットは、ここでも依然として有用です。集合構造を考慮しながら 2 つの配列を整列させるには、まず各配列の塩基対確率ドットプロットを予測します。問題は、配列とドットプロットの同時整列になります。この問題のプロトタイプアルゴリズムは、基本的に配列整列と Nussinov (最大ペアリング) [ 11 ] [ 30 ]を融合した Sankoff アルゴリズム [ 29 ] (n3m) 、空間的には O (n2m) 、ここで n は配列の長さ、m は配列の数) を必要とするため、理論的な演習となっています。
サンコフのアルゴリズムの制限付きバージョンを実装する注目すべき試みとしては、Foldalign [ 31 ] [ 32 ] [ 33 ] [ 34 ] [ 30 ] Stemloc [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ]
CARNAでは、擬似結び目や複数の安定構造など、塩基対のより多くの配置を可能にするために、ジョイントアライメントに異なるアプローチが使用されています。これはMAX-SNP困難問題ですが、制約プログラミングとハードリミットにより実行時間は実用的になっています。[ 38 ]
どの結合アライメント手法を用いても、一度に扱うのは2つの配列（または事前にアライメントされた2つの配列グループ）のみです。これは、ガイドツリーを用いた通常の反復アライメントによって解決されます。
三次構造予測 RNAの二次構造が判明したら、次の課題は三次構造を 予測することです。最大の問題は、二本鎖らせん領域間の領域の構造を決定することです。また、RNA分子には転写後修飾されたヌクレオシドが含まれていることが多く、新たな非標準的な相互作用が生じる可能性があるため、三次構造の予測に多くの問題が生じます。[ 39 ] [ 40 ] [ 41 ] [ 42 ]
比較アプローチでは、データベース（例えば、3D構造の場合はPDB）から関連する既知の構造が抽出されます。この構造がテンプレートとして使用され、その上に問題の配列が移植され、調整されます。[ 43 ]
デノボ法 またはアブイニシオ 法では、既知の3D構造は使用されません。最初のステップは、上記の方法のいずれかを使用して二次構造を予測することです。[ 44 ]
より明白な方法は、3D空間内のすべての原子の座標を含む全原子表現を使用して一時的な3D構造を表現することです。[ 45 ] [ 46 ] [ 47 ] [ 48 ] 全原子構造を保存するには大量のメモリが必要であり、改良するには大量の計算能力が必要です。高解像度（全原子）精密化段階に入る前に、粗視化表現を使用して構造を真の形状に近づけることで[ 49 ] [ 50 ] タンパク質の折り畳みの問題と同様に、機械学習 （ML）は、RNA配列と2Dまたは3D構造の間の高次の関係を見つけて利用するためにも使用されています。これらは、RNA全体の折り畳みを予測する従来の方法よりも優れていますが、2024年現在、分子内相互作用とリガンド結合部位のモデリングでは、従来の（非ML）方法が依然として優位性を持っています。[ 51 ]
2025 年 12 月、Nvidia は RNA 3D 構造予測のための ML ベースのフレームワークである RNAPro をリリースしました。この手法は、スタンフォード大学が主催するKaggle コンペティションの上位入賞者の手法を統合したもので、入賞者は、主に人間の専門家が指導する物理ベースの従来の手法を使用した CASP16 コンペティションの入賞者[ 52 ] [ 53 ]
参考文献 ↑ Ponce-Salvatierra, Almudena; Astha; Merdas, Katarzyna; Chandran, Nithin; Ghosh, Pritha; Mukherjee, Sunandan; Bujnicki, Janusz M (2019-01-22). "実験データに基づくRNA 3D構造の計算モデリング" . Bioscience Reports . 39 (2) BSR20180430. doi : 10.1042/bsr20180430 . ISSN 0144-8463 . PMC 6367127 . PMID 30670629 . ↑ マグナス、マルシン。マテルスカ、ドロタ。ワハ、グジェゴシュ。チョジノフスキー、グジェゴシュ;ボニエキ、ミハル・J;プルタ、エルズビエタ。ウェイン・ドーソン。ドゥニン＝ホルカヴィッツ、スタニスワフ。ブジニッキ、ヤヌシュ M (2014-04-23)。 「実験的制約を利用した、RNA 3D 構造の計算モデリング」 。 RNA 生物学 。 11 (5): 522–536 . 土井 : 10.4161/rna.28826 。 ISSN 1547-6286 。 PMC 4152360 。 PMID 24785264 。 1 2 3 Mathews DH (2006). "RNA二次構造予測の革命". J. Mol. Biol . 359 (3): 526– 532. doi : 10.1016/j.jmb.2006.01.067 . PMID 16500677 . 1 2 Mathews DH、Sabina J、Zuker M、Turner DH (1999)。 「 熱力学的パラメーターの拡張された配列依存性によりRNA二次構造の予測が改善される 」 。J Mol Biol。288 ( 5 ) : 911–40。doi : 10.1006 / jmbi.1999.2700。PMID 10329189。S2CID 19989405 。 ↑ Mathews DH、Disney MD、Childs JL、Schroeder SJ、Zuker M、Turner DH (2004)。 「 RNA二次構造 予測 のための 動的計画法アルゴリズムへの化学修飾制約の組み込み」 。 米国 科学アカデミー紀要 。101 ( 19 ) : 7287–7292。Bibcode : 2004PNAS..101.7287M。doi : 10.1073 / pnas.0401799101。PMC 409911。PMID 15123812 。 ↑ Andronescu, M; Condon, A; Hoos, HH; Mathews, DH; Murphy, KP (2007年7月1日). "RNA二次構造予測のための効率的なパラメータ推定" . Bioinformatics . 23 (13): i19-28. doi : 10.1093/bioinformatics/btm223 . PMID 17646296 . ↑ Chou, Fang-Chieh; Kladwang, Wipapat; Kappel, Kalli; Das, Rhiju (2016年7月26日). "RNAの最近傍エネルギー予測のブラインドテスト" . 米国科学アカデミー紀要 . 113 (30): 8430– 5. Bibcode : 2016PNAS..113.8430C . doi : 10.1073/pnas.1523335113 . PMC 4968729 . PMID 27402765 . ↑ Langdon, William B.; Petke, Justyna; Lorenz, Ronny (2018). "Evolving Better RNAfold Structure Prediction". Genetic Programming . Lecture Notes in Computer Science. Vol. 10781. pp. 220–236 . doi : 10.1007/978-3-319-77553-1_14 . ISBN 978-3-319-77552-4 。↑ Raden, Martin; Müller, Teresa; Mautner, Stefan; Gelhausen, Rick; Backofen, Rolf (2020 年 12 月). "sRNA 標的予測に対するさまざまなシード、アクセス可能性、および相互作用制約の影響 - 体系的な評価" . BMC Bioinformatics . 21 (1): 15. doi : 10.1186/s12859-019-3143-4 . PMC 6956497 . PMID 31931703 . ↑ Zuker M.; Sankoff D. (1984). "RNA二次構造とその予測". Bull. Math. Biol . 46 (4): 591–621 . doi : 10.1016/s0092-8240(84)80062-2 (2025年7月1日非アクティブ). S2CID 189885784 . {{cite journal}}: CS1メンテナンス: DOIは2025年7月現在非アクティブです（リンク）1 2 3 4 Nussinov R、Piecznik G、Grigg JR、Kleitman DJ (1978)ループマッチングのアルゴリズム 。SIAM Journal on Applied Mathematics。 1 2 Nussinov R、Jacobson AB (1980)。 「一本鎖RNA の 二次構造を予測するための高速アルゴリズム」 。Proc Natl Acad Sci USA。77 ( 11 ) : 6309–13。Bibcode : 1980PNAS ...77.6309N。doi : 10.1073 / pnas.77.11.6309。PMC 350273。PMID 6161375 。 ↑ Zuker M、Stiegler P (1981)。 「熱力学と補助情報を用いた大規模RNA配列の最適なコンピュータ折り畳み」 。Nucleic Acids Res . 9 (1): 133–48 . doi : 10.1093 / nar/9.1.133 . PMC 326673. PMID 6163133 . 1 2 Rivas E、Eddy SR (1999)。「擬似結び目を含むRNA構造予測 の ための動的計画法アルゴリズム」。J Mol Biol . 285 (5): 2053–68。arXiv : physics/9807048 . doi : 10.1006/ jmbi.1998.2436 . PMID 9925784. S2CID 2228845 . ↑ Reeder J.; Giegerich R. (2004). "熱力学に基づく実用的な擬似結び目折り畳みアルゴリズムの設計、実装、評価" . BMC Bioinformatics . 5 104. doi : 10.1186/1471-2105-5-104 . PMC 514697 . PMID 15294028 . 1 2 Lyngsø RB 、Pedersen CN ( 2000)。 「 エネルギーベースモデルにおけるRNA擬似ノット予測」。J Comput Biol . 7 ( 3–4 ) : 409–427。CiteSeerX 10.1.1.34.4044。doi : 10.1089 / 106652700750050862。PMID 11108471 。 1 2 Varenyk, Yuliia; Spicher, Thomas; Hofacker, Ivo L; Lorenz, Ronny (2023年11月1日). "ViennaRNAパッケージによる修飾RNAと予測" . Bioinformatics . 39 (11) btad696. doi : 10.1093/bioinformatics/btad696 . PMC 10676514 . PMID 37971965 . Varenyk, Yuliia (2024年2月13日).修飾ヌクレオチドがRNA構造に及ぼす影響 (PDF) . 第3回ブレッド冬季セミナー。 ↑ Zuker M (2003). "核酸の折り畳みとハイブリダイゼーション予測のためのMfoldウェブサーバー" . Nucleic Acids Research . 31 (13): 3406– 3415. doi : 10.1093/nar/gkg595 . PMC 169194 . PMID 12824337 . ↑ McCaskill JS (1990). " RNA二次構造の平衡分配関数と塩基対結合確率". Biopolymers . 29 ( 6–7 ): 1105–19 . doi : 10.1002/bip.360290621 . hdl : 11858/00-001M-0000-0013-0DE3-9 . PMID 1695107. S2CID 12629688 . ↑ Ding Y、Lawrence CE (2003)。 「 RNA二 次構造予測 のため の 統計的サンプリングアルゴリズム」 。Nucleic Acids Res。31 ( 24): 7280–301。doi : 10.1093/ nar / gkg938。PMC 297010。PMID 14654704 。 ↑ Gardner PP; Giegerich, Robert (2004). "A comprehensive comparison of comparative RNA structure prediction approaches" . BMC Bioinformatics . 5 (1) 140. Bibcode : 2004BMCBi...5..140G . doi : 10.1186/1471-2105-5-140 . PMC 526219. PMID 15458580 . 1 2 3 4 Bernhart SH、Hofacker IL ( 2009 )。 「コンセンサス構造予測からRNA遺伝子探索へ」 。Brief Funct Genomic Proteomic。8 ( 6): 461–71。doi : 10.1093 / bfgp / elp043。PMID 19833701 。 ↑ Knudsen B、Hein J (2003)。 「Pfold: 確率的文脈自由文法を用いたRNA二次構造予測」 。Nucleic Acids Res . 31 (13): 3423–8 . doi : 10.1093/nar/ gkg614 . PMC 169020. PMID 12824339 . 1 2 Hofacker IL、Fekete M 、 Stadler PF (2002)。「整列したRNA配列の二次構造予測」。J Mol Biol。319 ( 5 ) : 1059–66。CiteSeerX 10.1.1.73.479。doi : 10.1016/S0022-2836(02)00308 - X。PMID 12079347 。 ↑ Malik, A; Zhang, L; Gautam, M; Dai, N; Li, S; Zhang, H; Mathews, DH; Huang, L (2024年9月1日). "LinearAlifold: RNAアライメントの線形時間コンセンサス構造予測" . Journal of Molecular Biology . 436 (17) 168694. arXiv : 2206.14794 . doi : 10.1016/j.jmb.2024.168694 . PMC 11377157 . PMID 38971557 . ↑ Ruan, J., Stormo, GD & Zhang, W. (2004) ILM: 擬似ノットを持つRNA二次構造を予測するためのウェブサーバー。 Nucleic Acids Research, 32(Web Server issue), W146-149. ↑ Shapiro BA および Zhang K (1990) ツリー比較を用いた複数の RNA 二次構造の比較 Computer Applications in the Biosciences、第 6 巻、第 4 号、pp. 309–318。 ↑ Siebert, S; Backofen, R (2005年8月15日). "MARNA: 配列構造比較に基づくRNAの多重アライメントとコンセンサス構造予測". Bioinformatics . 21 (16): 3352–9 . doi : 10.1093/bioinformatics/bti550 . PMID 15972285 . ↑ Sankoff D (1985). "RNAの折り畳み、アライメント、プロトシークエンス問題の同時解法". SIAM Journal on Applied Mathematics . 45 (5): 810– 825. CiteSeerX 10.1.1.665.4890 . doi : 10.1137/0145048 . 1 2 Hofacker IL、Bernhart SH、Stadler PF (2004)。 「 RNA 塩基 対形成確率行列のアライメント」 。Bioinformatics。20 ( 14 ): 2222–7。doi : 10.1093 / bioinformatics/ bth229。PMID 15073017 。 ↑ Havgaard JH、Lyngso RB、Stormo GD、Gorodkin J (2005)。 「配列類似度 が 40%未満のRNA配列のペアワイズ局所構造アライメント」 。Bioinformatics。21 ( 9 ) : 1815–24。doi : 10.1093 /bioinformatics/ bti279。PMID 15657094 。 ↑ Torarinsson E、Havgaard JH、Gorodkin J. (2007) RNA配列の多重構造アライメントとクラスタリング。バイオインフォマティクス。 ↑ Mathews DH、Turner DH (2002)。「Dynalign: 2 つの RNA 配列に共通する二次構造を見つけるためのアルゴリズム」。J Mol Biol . 317 (2): 191–203 . doi : 10.1006/jmbi.2001.5351 . PMID 11902836 . ↑ Harmanci AO、Sharma G、Mathews DH、（2007）、 Dynalignにおける確率的アライメント制約を用いた効率的なペアワイズRNA構造予測、BMC Bioinformatics、8（130）。 ↑ Holmes I. (2005) RNA構造進化の加速された確率的推論。BMC Bioinformatics. 2005年3月24日;6:73. ↑ Kiryu H, Tabei Y , Kin T , Asai K (2007). "Murlet: 構造RNA配列のための実用的な多重アライメントツール" .Bioinformatics.23 ( 13): 1588–1598.doi : 10.1093 /bioinformatics/ btm146.PMID 17459961 . ↑ Will, S; Joshi, T; Hofacker, IL; Stadler, PF; Backofen, R (2012年5月). "LocARNA-P: 構造RNAの正確な境界予測と検出の改善" . RNA . 18 (5): 900– 14. doi : 10.1261/rna.029041.111 . PMC 3334699 . PMID 22450757 . ↑ Sorescu, DA; Möhl, M; Mann, M; Backofen, R; Will, S (2012年7月). "CARNA--RNA構造アンサンブルのアライメント" . Nucleic Acids Research . 40 (Web Server issue): W49-53. doi : 10.1093/nar/gks491 . PMC 3394245 . PMID 22689637 . ↑ Shapiro BA、Yingling YG、Kasprzak W、Bindewald E. (2007) RNA 構造予測のギャップを埋める。現在の構造バイオル。 ↑ Major F、Turcotte M 、 Gautheret D、Lapalme G、Fillion E、Cedergren R (1991年9月)。「RNAの3次元モデリングのための記号計算と数値計算の組み合わせ」 。Science。253 ( 5025 ) : 1255–60。Bibcode : 1991Sci ... 253.1255F。doi : 10.1126 / science.1716375。PMID 1716375 。 ↑ Major F、Gautheret D、Cedergren R (1993 年 10 月 )。 「構造的制約から tRNA 分子 の 三次元構造を再現する」 。Proc Natl Acad Sci USA。90 ( 20 ): 9408–12。Bibcode : 1993PNAS... 90.9408M。doi : 10.1073 / pnas.90.20.9408。PMC 47577。PMID 8415714 。 ↑ Frellsen J、Moltke I 、Thiim M、Mardia KV、Ferkinghoff-Borg J、Hamelryck T (2009)。 「 RNAコンフォメーション空間 の 確率モデル」 。PLOS Comput Biol。5 ( 6 ) e1000406。Bibcode : 2009PLSCB...5E0406F。doi : 10.1371 / journal.pcbi.1000406。PMC 2691987。PMID 19543381 。 ↑ Rother, Magdalena; Rother, Kristian; Puton, Tomasz; Bujnicki, Janusz M. (2011-02-07). "ModeRNA: RNA 3D構造の比較モデリングのためのツール" . Nucleic Acids Research . 39 (10): 4007– 4022. doi : 10.1093/nar/gkq1320 . ISSN 1362-4962 . PMC 3105415 . PMID 21300639 . ↑ Neocles B Leontis; Eric Westhof 編 (2012). RNA 3D構造解析と予測 . Springer. ISBN 978-3-642-25740-7 . OCLC 795570014 . ↑ Zhao, Chenhan; Xu, Xiaojun; Chen, Shi-Jie (2017), "Predicting RNA Structure with Vfold", Functional Genomics , Methods in Molecular Biology, vol. 1654, Springer New York, pp. 3– 15, doi : 10.1007/978-1-4939-7231-9_1 , ISBN 978-1-4939-7230-2 PMC 5762135 、PMID 28986779 ↑ Vangaveti, Sweta; Ranganathan, Srivathsan V.; Chen, Alan A. (2016-10-04). "RNA分子動力学の進歩：RNA力場シミュレーターガイド". Wiley Interdisciplinary Reviews: RNA . 8 (2) e1396. doi : 10.1002/wrna.1396 . ISSN 1757-7004 . PMID 27704698 . S2CID 35501632 . ↑ Chen, Shi-Jie (2008年6月). "RNAフォールディング：構造統計、フォールディング速度論、およびイオン静電気" . Annual Review of Biophysics . 37 (1): 197–214 . doi : 10.1146/annurev.biophys.37.032807.125957 . ISSN 1936-122X . PMC 2473866. PMID 18573079 . ↑ Laing, Christian; Schlick, Tamar (2011年6月) 「RNA構造予測、解析、設計への計算アプローチ」 Current Opinion in Structural Biology . 21 (3): 306–318 . doi : 10.1016/ j.sbi.2011.03.015 . ISSN 0959-440X . PMC 3112238. PMID 21514143 . ↑ ボニエキ、ミハル・Ｊ．ラック、グジェゴシュ;ドーソン、ウェイン K.トマラ、コンラッド。ルカシュ、パヴェル。ソルティシンスキー、トマシュ。クリスチャン・M・ロザー； Bujnicki、Janusz M. (2015-12-19)。 「SimRNA: RNA フォールディング シミュレーションと 3D 構造予測のための粗粒化手法」 。 核酸研究 。 44 (7): e63。 土井 ： 10.1093/nar/gkv1479 。 ISSN 0305-1048 。 PMC 4838351 。 PMID 26687716 。 ↑ Stasiewicz, Juliusz; Mukherjee, Sunandan; Nithin, Chandran; Bujnicki, Janusz M. (2019-03-21). "QRNAS: 核酸構造の精密化のためのソフトウェアツール" . BMC Structural Biology . 19 (1): 5. doi : 10.1186/s12900-019-0103-1 . ISSN 1472-6807 . PMC 6429776 . PMID 30898165 . ↑ Nithin, Chandran; Kmiecik, Sebastian; Błaszczyk, Roman; Nowicka, Julita; Tuszyńska, Irina (2024-06-25). "RNA 3D構造予測方法の比較分析：RNA-リガンド相互作用のモデリング強化に向けて" . Nucleic Acids Research . 52 (13): 7465– 7486. doi : 10.1093/nar/gkae541 . ISSN 0305-1048 . PMC 11260495 . PMID 38917327 . ↑ Zhang, Sicheng; Li, Jun; Zhou, Yuanzhe; Chen, Shi-Jie (2026 年 1 月). "CASP16 における RNA 3D 構造予測の強化 : 物理ベースのモデリングと機械学習の統合による予測の改善" . Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics . 94 (1): 239– 248. doi : 10.1002/prot.26856 . PMC 12354339 . PMID 40488225 . ↑ Lee, Youhan; He, Shujun; Oda, Toshiyuki; Rao, G. John; Kim, Yehyun; Kim, Raehyun; et al. (2025-12-30). "Template-based RNA structure prediction advanced through a blind code competition". bioRxiv 10.64898/2025.12.30.696949 .
さらに読む Baker D 、Sali A ( 2001)「タンパク質構造予測と構造ゲノミクス」。Science。294 ( 5540 ) : 93–6。Bibcode : 2001Sci ... 294 ... 93B。doi : 10.1126 / science.1065659。PMID 11588250。S2CID 7193705。 Chiu DK; Kolodziejczak T. (1991). "核酸配列からのコンセンサス構造の推論". Comput. Appl. Biosci . 7 (3): 347–352 . doi : 10.1093/bioinformatics/7.3.347 . PMID 1913217 . Do CB、Woods DA 、Batzoglou S (2006)。「CONTRAfold: 物理ベースモデルを用いないRNA二次構造予測」。Bioinformatics。22 ( 14 ) : e90–8。doi : 10.1093/bioinformatics/ btl246。PMID 16873527 。 Gutell RR; et al. (1992). "RNAの高次構造に対する制約の特定：比較配列解析法の継続的な開発と応用" . Nucleic Acids Res . 20 (21): 5785– 5795. doi : 10.1093/nar/20.21.5785 . PMC 334417 . PMID 1454539 . Leontis NB、Lescoute A、Westhof E (2006) 「RNA構造の構成要素とモチーフ」 Curr Opin Struct Biol . 16 (3): 279–87 . doi : 10.1016/j.sbi.2006.05.009 . PMC 4857889. PMID 16713707 . Lindgreen S、 Gardner PP、Krogh A (2006) 「RNAアライメントにおける共変動の測定：物理的リアリズムが情報尺度を改善する」 Bioinformatics.22 ( 24 ) : 2988–95.doi : 10.1093 / bioinformatics/ btl514.PMID 17038338 . Lorenz, Ronny (2014). RNA二次構造の熱力学と速度論 . ウィーン、オーストリア：ウィーン大学、博士論文。 Macke T、Case D (1998)「特異な核酸構造のモデリング」。特異な核酸構造のモデリング。Leontes N、SantaLucia JJ 編『核酸の分子モデリング』所収。ワシントン DC。ACS シンポジウム シリーズ。第 682 巻。アメリカ化 学会。pp. 379–393。doi : 10.1021/ bk -1998-0682.ch024。ISBN 978-0-8412-3541-0 。 Major F (2003). 「3次元リボ核酸構造の構築」. Computing in Science & Engineering . 2003 (5): 44–53 . Bibcode : 2003CSE.....5e..44M . doi : 10.1109/MCISE.2003.1225860 . S2CID 17627934 . Massire C、Westhof E.「MANIP：RNAモデリングのための対話型ツール」J Mol Graph Model . 1998 ( 16): 197–205、255–257 。 Parisien M.; Major F. (2008). "MC-FoldおよびMC-Symパイプラインは配列データからRNA構造を推論する". Nature . 452 ( 7183): 51–55 . Bibcode : 2008Natur.452...51P . doi : 10.1038/nature06684 . PMID 18322526. S2CID 4415777 . Tuzet, H. & Perriquet, O., 2004. CARNAC: 関連RNAのフォールディングファミリー。Nucleic Acids Research、32(Web Server issue)、W142-145。 Touzet H (2007). 「RNA遺伝子の比較解析」.比較ゲノミクス .分子生物学の方法 . 第395巻. 465–474 頁. doi : 10.1007 /978-1-59745-514-5_29 . ISBN 978-1-58829-693-1 . PMID 17993692 . S2CID 244726 . Yingling YG、Shapiro BA (2006) 「野生型テロメラーゼRNA擬似結び目構造の予測と、その形成におけるバルジの重要な役割」 J Mol Graph Model . 25 (2): 261–274 . Bibcode : 2006JMGM...25..261Y . doi : 10.1016/j.jmgm.2006.01.003 . PMID 16481205 . Zwieb C、Muller F (1997)「RNAの3次元比較モデリング」核酸シンポジウムシリーズ 36 ( 36): 69–71。PMID 9478210 。 ModeRNA：比較RNAモデリングのためのプログラム
