颠覆！能高效分析RNA不同构象的算法诞生 已应用于新冠病毒基因组分析

RNA结构的异质性，是用化学探针（chemical probing）查询RNA结构时面临的主要挑战。

在一项最新研究中，国外科学家引入了DRACO，一种从突变分析实验中共存RNA构象的反褶积算法。

使用硫酸二甲酯突变测序(DMS-MaPseq)和DRACO对新冠病毒基因组进行分析，研究团队鉴定出22个折叠成两种互斥构象的区域。

在过去，研究人员只有通过将RNA逆转录为DNA并进行测序，确定发生了突变的碱基，才能模拟RNA单链的整体构象（conformation），实验过程效率较低。

而最新的这项工作可能为解剖RNA结构的异质性开辟道路。据悉，上述算法可以帮助快速分析大量经过逆转录的DNA序列。

通过化学探测的方法进行RNA结构分析是强大的，但它有一个内在的局限性，即只能对生物样本中RNA物种同时采样的所有共存构象的碱基反应进行平均测量。

突变图谱(mutational profiling)的发展，使多个单链残基被记录为相同互补DNA产物的突变。在他们的最新突破中，一种期望最大化方法被开发出来，用于从突变剖面实验中(“利用期望最大化检测RNA折叠集合”，简称DREEM)实现反褶积替代构象。

这个方法有两个主要的局限性：(1)RNA构象的最大数量,可以搜索是用户定义的(两个默认情况下),以减少的风险高估的构象(overclustering，一个常见的问题采用的方法)；(2)它只能处理测序读数覆盖整个目标RNA长度的实验。

上述研究发表在《自然·方法》（Nature Methods）上，题为“Genome-scale deconvolution of RNA structure ensembles”。

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