Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Этот список программного обеспечения для предсказания структуры РНК представляет собой компиляцию программных инструментов и веб-порталов, используемых для предсказания структуры РНК .

Прогнозирование вторичной структуры одиночной последовательности. [ редактировать ]

ИмяОписаниеУзлы
[Примечание 1]		СсылкиРекомендации
CentroidFoldПрогноз вторичной структуры на основе обобщенной оценки центроидаНетисходный код веб-сервера[1]
ЦентроидПредсказание вторичной структуры с использованием информации о гомологичной последовательностиНетисходный код веб-сервера[2]
Сгиб контекстаПрограммное обеспечение для прогнозирования вторичной структуры РНК на основе многофункциональных обученных скоринговых моделей.Нетисходный код веб-сервера[3]
ПРОТИВОСложитьМетод прогнозирования вторичной структуры, основанный на условных лог-линейных моделях (CLLM), гибком классе вероятностных моделей, которые обобщаются на SCFG с помощью дискриминационного обучения и многофункциональной оценки.Нетисходный код веб-сервера[4]
СмятьПростое, четко написанное программное обеспечение для создания полного набора возможных вторичных структур для одной последовательности с учетом дополнительных ограничений.Нетисходный код[5]
CyloFoldМетод прогнозирования вторичной структуры, основанный на размещении спиралей, позволяющих создавать сложные псевдоузлы.давеб сервер[6]
E2EfoldОснованный на глубоком обучении метод для эффективного прогнозирования вторичной структуры путем дифференцирования с помощью решателя оптимизации с ограничениями без использования динамического программирования.даисходный код[7] [8]
GTFoldБыстрый и масштабируемый многоядерный код для прогнозирования вторичной структуры РНК.Нетссылка на исходный код[9]
IPknotБыстрое и точное предсказание вторичных структур РНК с псевдоузлами с использованием целочисленного программирования.даисходный код веб-сервера[10]
KineFoldКинетика сворачивания последовательностей РНК, включая псевдоузлы, путем включения реализации функции распределения для узлов.даlinuxbinary , веб-сервер[11] [12]
MfoldАлгоритм предсказания структуры РНК MFE (Minimum Free Energy).Нетисходный код , веб-сервер[13]
pKissАлгоритм динамического программирования для предсказания ограниченного класса (H-тип и целующиеся шпильки) псевдоузлов РНК.даисходный код , веб-сервер[14]
PknotsАлгоритм динамического программирования для оптимального предсказания псевдоузла РНК с использованием модели энергии ближайшего соседа.даисходный код[15]
PknotsRGАлгоритм динамического программирования для предсказания ограниченного класса (H-типа) псевдоузлов РНК.даисходный код , веб-сервер[16]
РНК123Предсказание вторичной структуры с помощью термодинамических алгоритмов сворачивания и нового выравнивания последовательностей на основе структуры, специфичного для РНК.давеб сервер
РНКфолдАлгоритм предсказания структуры MFE РНК. Включает реализацию функции распределения для вычисления вероятностей базовых пар и циклического сворачивания РНК.Нетисходный код , веб-сервер

[13] [17] [18] [19] [20]

РНК-формыПредсказание структуры MFE РНК на основе абстрактных форм. Абстракция формы сохраняет смежность и вложенность структурных элементов, но игнорирует длину спирали, таким образом сокращая количество неоптимальных решений без потери значительной информации. Кроме того, формы представляют собой классы структур, для которых можно вычислить вероятности на основе энергий, взвешенных по Больцману.Нетисходный код и двоичные файлы , веб-сервер[21] [22]
Структура РНКПрограмма для прогнозирования самых низких структур свободной энергии и вероятностей пар оснований для последовательностей РНК или ДНК. Также доступны программы для прогнозирования структур с максимальной ожидаемой точностью, которые могут включать псевдоузлы. Прогнозирование структуры может быть ограничено с использованием экспериментальных данных, включая SHAPE, ферментативное расщепление и доступность химической модификации. Графические пользовательские интерфейсы доступны для Windows, Mac OS X, Linux. Также доступны программы для использования с текстовыми интерфейсами в стиле Unix. Также доступна библиотека классов C ++.даисходный код и двоичные файлы , веб-сервер

[23] [24]

SARNA-ПрогнозМетод предсказания вторичной структуры РНК, основанный на моделировании отжига. Он также может предсказывать структуру с помощью псевдоузлов.дассылка на сайт[25]
SfoldСтатистическая выборка всех возможных структур. Выборка взвешивается по вероятностям статистической суммы.Нетвеб сервер[26] [27] [28] [29]
Раздвижные окна и сборкаРаздвижные окна и сборка - это инструментальная цепочка для складывания длинных серий одинаковых шпилек.Нетисходный код[5]
SPOT-РНКSPOT-RNA - это первый предсказатель вторичной структуры РНК, который может предсказывать все типы пар оснований (канонические, неканонические, псевдоузлы и триплеты оснований).даисходный код

веб сервер

[30]
SwiSpotУтилита командной строки для прогнозирования альтернативных (вторичных) конфигураций рибопереключателей . Он основан на предсказании так называемой последовательности переключения, чтобы впоследствии ограничить сворачивание двух функциональных структур.Нетисходный код[31]
UNAFoldПакет программного обеспечения UNAFold представляет собой интегрированный набор программ, моделирующих пути сворачивания, гибридизации и плавления для одной или двух однонитевых последовательностей нуклеиновых кислот.Нетисходный код[32]
vsfold / vs suboptСгибает и предсказывает вторичную структуру РНК и псевдоязычные узлы, используя энтропийную модель, полученную из физики полимеров. Программа vs_subopt вычисляет субоптимальные структуры на основе ландшафта свободной энергии, полученного из vsfold5.давеб сервер[33] [34]
Заметки
  1. ^ Узлы: предсказание псевдоузла , <да | нет>.

Прогнозирование третичной структуры одиночной последовательности [ править ]

ИмяОписаниеУзлы
[Примечание 1]		СсылкиРекомендации
БАРНАКЛБиблиотека Python для вероятностной выборки структур РНК, совместимых с данной нуклеотидной последовательностью и РНК-подобных в локальной шкале длины.даисходный код[35]
ФАРНААвтоматическое предсказание de novo третичных структур нативных РНК.да[36]
iFoldRNAпредсказание и сворачивание трехмерной структуры РНКдавеб сервер[37]
MC-Fold MC-Sym конвейерТермодинамика и нуклеотидные циклические мотивы для алгоритма предсказания структуры РНК. 2D и 3D конструкции.даисходный код , веб-сервер[38]
НАСТГрубое моделирование больших молекул РНК с потенциалами, основанными на знаниях, и структурными фильтрамиНеизвестныйисполняемые файлы[39]
MMBПревращение ограниченной экспериментальной информации в 3D-модели РНКНеизвестныйисходный код[40]
РНК123Интегрированная платформа для de novo и гомологического моделирования трехмерных структур РНК, где ввод координатного файла, редактирование последовательностей, выравнивание последовательностей, прогнозирование структуры и функции анализа доступны из единого интуитивно понятного графического пользовательского интерфейса.да
RNAComposerПолностью автоматизированное предсказание больших трехмерных структур РНК.давеб- сервер веб- сервер[41]
Заметки
  1. ^ Узлы: предсказание псевдоузла , <да | нет>.

Сравнительные методы [ править ]

Упомянутые выше методы одиночной последовательности имеют сложную задачу по обнаружению небольшой выборки разумных вторичных структур из большого пространства возможных структур. Хороший способ уменьшить размер пространства - использовать эволюционные подходы. Структуры, которые были сохранены эволюцией, с гораздо большей вероятностью будут функциональной формой. В приведенных ниже методах используется этот подход.

ИмяОписаниеКоличество последовательностей
[Примечание 1]		Выравнивание
[Примечание 2]		Структура
[Примечание 3]		Узлы
[Примечание 4]		Ссылка на сайтРекомендации
КарнакСравнительный анализ в сочетании с фальцовкой MFE.любойНетдаНетисходный код , веб-сервер[42] [43]
ЦентроидПрогнозирование общей вторичной структуры на основе обобщенной оценки центроидалюбойНетдаНетисходный код[44]
CentroidAlignБыстрый и точный множественный выравниватель последовательностей РНКлюбойдаНетНетисходный код[45]
CMfinderалгоритм максимизации ожидания с использованием ковариационных моделей для описания мотива. Использует эвристику для эффективного поиска мотивов и байесовскую структуру для предсказания структуры, сочетающую энергию сворачивания и ковариацию последовательностей.дадаНетисходный код , веб-сервер , веб-сайт[46]
КОНСАНреализует закрепленный алгоритм Санкоффа для одновременного попарного выравнивания РНК и предсказания консенсусной структуры.2дадаНетисходный код[47]
DAFSОдновременное выравнивание и сворачивание последовательностей РНК посредством двойного разложения.любойдададаисходный код[48]
Dynalignалгоритм, который повышает точность предсказания структуры путем объединения минимизации свободной энергии и сравнительного анализа последовательностей, чтобы найти структуру с низкой свободной энергией, общую для двух последовательностей, не требуя какой-либо идентичности последовательности.2дадаНетисходный код[49] [50] [51]
FoldalignMМетод выравнивания структурных РНК множественных РНК, в значительной степени основанный на программе PMcomp.любойдадаНетисходный код[52]
ФРУКТЫИнструмент попарного структурного выравнивания РНК, основанный на сравнении деревьев РНК. Рассматривает выравнивания, при которых сравниваемые деревья могут иметь разные корни (по отношению к корням, соответствующим стандартному «внешнему циклу») и / или переставляться в соответствии с порядком ветвления.любойдаВходНетисходный код , веб-сервер[53] [54]
GraphClustМетод быстрой структурной кластеризации РНК локальных вторичных структур РНК. Прогнозируемые кластеры уточняются с помощью LocARNA и CMsearch. Из-за линейной временной сложности кластеризации можно анализировать большие наборы данных РНК.любойдадаНетисходный код[55]
KNetFoldВычисляет согласованную вторичную структуру РНК из выравнивания последовательности РНК на основе машинного обучения.любойВходдадаlinuxbinary , веб-сервер[56]
ЛАРАПроизведите глобальную складку и выравнивание семейств нкРНК с помощью целочисленного линейного программирования и лагранжевой релаксации.любойдадаНетисходный код[57]
LocaRNALocaRNA является преемником PMcomp с улучшенной временной сложностью. Это вариант алгоритма Санкоффа для одновременного сворачивания и выравнивания, который принимает в качестве входных данных предварительно вычисленные матрицы вероятности пары оснований из алгоритма Маккаскилла, полученные с помощью RNAfold -p. Таким образом, метод можно также рассматривать как способ сравнения матриц вероятностей пар оснований.любойдадаНетисходный код , веб-сервер[58]
МАСТРПодход к выборке с использованием цепи Маркова Монте-Карло в моделировании отжига , где и структура, и выравнивание оптимизируются путем внесения небольших локальных изменений. Оценка объединяет логарифмическую вероятность выравнивания, член ковариации и вероятности базовой пары.любойдадаНетисходный код[59] [60]
MultilignЭтот метод использует несколько вычислений Dynalign, чтобы найти структуру с низкой свободной энергией, общую для любого количества последовательностей. Это не требует какой-либо идентичности последовательностей.любойдадаНетисходный код[61]
Мурлетинструмент множественного выравнивания для последовательностей РНК с использованием итеративного выравнивания на основе алгоритма Санкоффа с резко сокращенным временем вычислений и памятью.любойдадаНетвеб сервер[62]
MXSCARNAинструмент множественного выравнивания для последовательностей РНК с использованием прогрессивного выравнивания, основанного на алгоритме попарного структурного выравнивания SCARNA.любойдадаНет исходный код веб-сервера[63]
pAliKisspAliKiss предсказывает вторичные структуры РНК для фиксированного выравнивания множественных последовательностей РНК, уделяя особое внимание псевдоузловым структурам. Эта программа является продуктом гибридизации RNAalishapes и pKiss.любойВходдада исходный код веб-сервера[14]
ЧАСТИМетод совместного прогнозирования выравнивания и общих вторичных структур двух последовательностей РНК с использованием вероятностной модели, основанной на псевдосвободных энергиях, полученных из предварительно вычисленных вероятностей спаривания оснований и выравнивания.2дадаНетисходный код[64]
PfoldСворачивает выравнивания с использованием SCFG, обученного выравниванию рРНК.ВходдаНетвеб сервер[65] [66]
ПЭТфолдФормально объединяет в одну модель подходы, основанные на энергии и эволюции, для прогнозирования сворачивания нескольких выровненных последовательностей РНК с помощью максимальной ожидаемой точности. Структурные вероятности рассчитываются с помощью RNAfold и Pfold.любойВходдаНетисходный код[67]
PhyloQFoldМетод, использующий эволюционную историю группы выровненных последовательностей РНК для выборки согласованных вторичных структур, включая псевдоязычные узлы, в соответствии с их приблизительной апостериорной вероятностью.любойВходдадаисходный код[68]
PMcomp / PMmultiPMcomp - это вариант алгоритма Санкоффа для одновременного сворачивания и выравнивания, который принимает в качестве входных данных предварительно вычисленные матрицы вероятности пары оснований из алгоритма Маккаскилла, полученные с помощью RNAfold -p. Таким образом, метод можно также рассматривать как способ сравнения матриц вероятностей пар оснований. PMmulti - это программа-оболочка, которая выполняет последовательное множественное выравнивание путем многократного вызова pmcomp.дадаНетисходный код , веб-сервер[69]
RNAGМетод отбора образцов Гиббса для определения консервативной структуры и структурного выравнивания.любойдадаНетисходный код[70]
R-КОФЕиспользует RNAlpfold для вычисления вторичной структуры предоставленных последовательностей. Затем используется модифицированная версия T-Coffee для вычисления множественного выравнивания последовательностей, имеющего наилучшее согласие с последовательностями и структурами. R-Coffee можно комбинировать с любым существующим методом выравнивания последовательностей.любойдадаНетисходный код , веб-сервер[71] [72]
TurboFoldЭтот алгоритм предсказывает консервативные структуры в любом количестве последовательностей. Он использует вероятностное выравнивание и функции распределения для сопоставления сохраняемых пар между последовательностями, а затем выполняет итерацию функций распределения для повышения точности предсказания структуры.любойНетдадаисходный код[73] [74]
R-scapeПодтвердите сохранность вторичной структуры путем измерения коварирующих пар оснований и их статистической значимости по сравнению с чистой филогенетией. Предложит наиболее консервативную («оптимизированную») структуру, если не указана вторичная структура.любойВходдададомашняя страница[75]
РНК123Алгоритм выравнивания последовательностей на основе включенной структуры (SBSA) использует новую субоптимальную версию метода глобального выравнивания последовательностей Нидлмана-Вунша, который полностью учитывает вторичную структуру в шаблоне и запросе. Он также использует две отдельные матрицы замещения, оптимизированные для спиралей РНК и одноцепочечных областей. Алгоритм SBSA обеспечивает точность выравнивания последовательностей> 90% даже для таких больших структур, как бактериальная 23S рРНК: ~ 2800 нт.любойдададавеб сервер
РНКалифолдСгибает предварительно вычисленные выравнивания, используя сочетание методов свободной энергии и ковариации. Поставляется с пакетом ViennaRNA .любойВходдаНетдомашняя страница[17] [76]
RNAalishapesИнструмент для предсказания вторичной структуры для предварительно вычисленных выравниваний с использованием сочетания свободной энергии и мер ковариации. Вывод можно проанализировать с помощью концепции абстрактных форм, чтобы сосредоточить внимание на основных различиях в неоптимальных результатах.любойВходдаНетисходный код , веб-сервер[77]
RNAcastперечисляет почти оптимальное пространство абстрактных форм и предсказывает в качестве консенсуса абстрактную форму, общую для всех последовательностей, а для каждой последовательности - термодинамически лучшую структуру, которая имеет эту абстрактную форму.любойНетдаНетисходный код , веб-сервер[78]
RNAforesterСравните и выровняйте вторичные структуры РНК с помощью подхода «выравнивания леса».любойдаВходНетисходный код , веб-сервер[79] [80]
РНКаминЧастый майнер стеблевого паттерна из невыровненных последовательностей РНК - это программный инструмент для извлечения структурных мотивов из набора последовательностей РНК.любойНетдаНетвеб сервер[81]
RNASamplerВероятностный подход к выборке, который объединяет вероятности спаривания оснований внутри последовательности с вероятностями выравнивания оснований пересечений. Это используется для выборки возможных основ для каждой последовательности и сравнения этих основ между всеми парами последовательностей, чтобы предсказать консенсусную структуру для двух последовательностей. Этот метод расширен для прогнозирования общей структуры, сохраняющейся среди нескольких последовательностей, с использованием оценки на основе согласованности, которая включает информацию из всех парных структурных выравниваний.любойдададаисходный код[82]
СКАРНАStem Candidate Aligner для РНК (Scarna) - это быстрый и удобный инструмент для структурного выравнивания пары последовательностей РНК. Он выравнивает две последовательности РНК и вычисляет их сходство на основе предполагаемых общих вторичных структур. Работает даже для второстепенных структур с псевдоузлами.2дадаНетвеб сервер[83]
SimulFoldодновременный вывод структур РНК, включая псевдоузлы, выравнивания и деревья, с использованием байесовской структуры MCMC.любойдададаисходный код[84]
Stemlocпрограмма для попарного структурного выравнивания РНК, основанная на вероятностных моделях структуры РНК, известная как Парные стохастические контекстно-свободные грамматики .любойдадаНетисходный код[85]
StrAlинструмент выравнивания, разработанный для обеспечения множественного выравнивания некодирующих РНК в соответствии с быстрой прогрессивной стратегией. Он объединяет термодинамическую информацию о спаривании оснований, полученную из вычислений RNAfold в форме векторов вероятности спаривания оснований, с информацией о первичной последовательности.даНетНетисходный код , веб-сервер[86]
TFoldИнструмент для прогнозирования вторичных структур некодирующих РНК, включая псевдоузлы. Он принимает на входе выравнивание последовательностей РНК и возвращает предсказанную вторичную структуру (ы). Он сочетает в себе критерии стабильности, сохранения и ковариации для поиска основ и псевдоузлов. Пользователи могут изменять различные значения параметров, устанавливать (или нет) некоторые известные основы (если они есть), которые учитываются системой, выбирать получение нескольких возможных структур или только одну, искать псевдоузлы или нет и т. Д.любойдададавеб сервер[87]
ВОЙНАвеб-сервер, который позволяет одновременно использовать ряд современных методов для выполнения множественного выравнивания и предсказания вторичной структуры для некодирующих последовательностей РНК.дадаНетвеб сервер[88]
Xrateпрограмма для анализа множественных выравниваний последовательностей с использованием филогенетических грамматик , которую можно рассматривать как гибкое обобщение программы «Pfold».любойдадаНетисходный код[89]
Заметки
  1. ^ Количество последовательностей: <любое | число>.
  2. ^ Выравнивание: предсказывает выравнивание , <input | yes | no>.
  3. ^ Структура: предсказывает структуру , <ввод | да | нет>.
  4. ^ Узлы: предсказание псевдоузла , <да | нет>.

Прогноз доступности растворителя РНК [ править ]

Имя

(Год)

ОписаниеСсылка на сайтРекомендации
RNAsnap2

(2020)

RNAsnap2 использует расширенную сверточную нейронную сеть с эволюционными функциями, созданными из BLAST + INFERNAL (так же, как RNAsol), и предсказанными вероятностями спаривания оснований из LinearPartition в качестве входных данных для предсказания доступности растворителя РНК. Кроме того, версия RNAsnap2 с одной последовательностью может предсказать доступность растворителя для данной входной последовательности РНК без использования информации об эволюции.исходный код

веб сервер

[90]
РНКзоль

(2019)

Предиктор RNAsol использует однонаправленный алгоритм глубокого обучения LSTM с эволюционной информацией, сгенерированной из BLASTN + INFERNAL, и предсказанной вторичной структурой из RNAfold в качестве входных данных для прогнозирования доступности растворителя РНК.исходный код

веб сервер

[91]
РНК-защелка

(2017)

Предиктор RNAsnap использует алгоритм машинного обучения SVM и информацию об эволюции, сгенерированную из BLASTN, в качестве входных данных для прогнозирования доступности растворителя РНК.исходный код[92]

Межмолекулярные взаимодействия: РНК-РНК [ править ]

Многие нкРНК функционируют путем связывания с другими РНК . Например, микроРНК регулируют белок кодирующих экспрессию генов путем связывания с 3' - UTRs , небольшие ядрышковые РНК руководство пост-транскрипционные модификации путем связывания с рРНК , U4 spliceosomal РНК и U6 spliceosomal РНК связываются друг с другом , образуя часть сплайсосома и многих мелких бактериальных РНК регулируют экспрессию генов с помощью антисмысловых взаимодействий, например, GcvB , OxyS и RyhB .

ИмяОписаниеВнутримолекулярная структураСравнительныйСсылка на сайтРекомендации
РНКхищникRNApredator использует подход динамического программирования для вычисления сайтов взаимодействия РНК-РНК.даНетвеб сервер[93]
GUUGleУтилита для быстрого определения совпадений РНК-РНК с идеальной гибридизацией посредством спаривания оснований AU, CG и GU.НетНетвеб сервер[94]
IntaRNAЭффективное прогнозирование целей с учетом доступности целевых сайтов.даНетисходный код веб-сервера[95] [96] [97] [98] [99]
КопраРНКИнструмент для предсказания цели мРНК. Он вычисляет прогнозы для всего генома путем сочетания отдельных прогнозов для целого генома IntaRNA.дадаисходный код веб-сервера[100] [96]
МЯТААвтоматический инструмент для анализа трехмерных структур молекул РНК и ДНК, их полноатомных молекулярных динамических траекторий или других наборов конформаций (например, структур, полученных с помощью рентгеновских лучей или ЯМР). Для каждой конформации РНК или ДНК MINT определяет сеть водородных связей, разрешая паттерны спаривания оснований, идентифицирует мотивы вторичной структуры (спирали, соединения, петли и т. Д.) И псевдоузлы. Также оценивается энергия стэкинга и взаимодействия фосфатного аниона с основанием.даНетисходный код веб-сервера[101]
NUPACKВычисляет полную статистическую сумму взаимодействующих нитей без псевдоузлов в разбавленном растворе. Вычисляет концентрации, mfes и вероятности образования пары оснований упорядоченных комплексов ниже определенной сложности. Также вычисляет статистическую сумму и пары оснований для одиночных цепей, включая класс структур с псевдоузлами. Также позволяет проектировать заказанные комплексы.даНетNUPACK[102]
OligoWalk / структура РНКПредсказывает бимолекулярные вторичные структуры с внутримолекулярной структурой и без нее. Также предсказывает сродство гибридизации короткой нуклеиновой кислоты к РНК-мишени.даНет[1][103]
пиРНКВычисляет статистическую сумму и термодинамику взаимодействий РНК-РНК. Он учитывает всевозможные совместные вторичные структуры двух взаимодействующих нуклеиновых кислот, не содержащие псевдоузлов, псевдоузлов взаимодействия или зигзагов.даНетlinuxbinary[104]
РНКripalignВычисляет статистическую сумму и термодинамику взаимодействий РНК-РНК на основе структурных сопоставлений. Также поддерживает прогнозирование взаимодействия РНК-РНК для отдельных последовательностей. Он выводит субоптимальные структуры на основе распределения Больцмана. Он учитывает всевозможные совместные вторичные структуры двух взаимодействующих нуклеиновых кислот, не содержащие псевдоузлов, псевдоузлов взаимодействия или зигзагов.даНет[2][105]
RactIPБыстрое и точное предсказание взаимодействия РНК-РНК с использованием целочисленного программирования.даНетисходный код веб-сервера[106]
РНКалидуплексНа основе РНК-дуплекса с бонусами для коваринговых сайтовНетдаисходный код[17]
RNAcofoldРаботает во многом аналогично RNAfold, но позволяет указать две последовательности РНК, которые затем могут образовывать димерную структуру.даНетисходный код[17] [107]
РНКдуплексВычисляет оптимальные и субоптимальные вторичные структуры для гибридизации. Расчет упрощается за счет учета только межмолекулярных пар оснований.НетНетисходный код[17]
РНКгибридИнструмент для поиска минимальной свободной энергии гибридизации длинной и короткой РНК (≤ 30 н.).НетНетисходный код , веб-сервер[108] [109]
RNAupРассчитывает термодинамику взаимодействий РНК-РНК. Связывание РНК-РНК распадается на два этапа. (1) Сначала вычисляется вероятность того, что интервал последовательности (например, сайт связывания) останется неспаренным. (2) Затем энергия связывания с учетом того, что сайт связывания неспарен, рассчитывается как оптимальная для всех возможных типов связывания.даНетисходный код[17] [110]

Межмолекулярные взаимодействия: МикроРНК: любая РНК [ править ]

В приведенной ниже таблице представлены взаимодействия, не ограниченные UTR.

ИмяОписаниеМежвидовойВнутримолекулярная структураСравнительныйСсылка на сайтРекомендации
comTARВеб-инструмент для прогнозирования мишеней miRNA, который в основном основан на сохранении потенциальной регуляции у видов растений.даНетНетВеб-инструмент[111]
РНК22Первая ссылка (предварительно вычисленные предсказания) обеспечивает предсказания RNA22 для всех кодирующих белок транскриптов у человека, мыши, аскариды и плодовой мухи. Это позволяет визуализировать прогнозы на карте кДНК, а также находить транскрипты, в которых нацелены несколько представляющих интерес miR. Вторая ссылка на веб-сайт (интерактивные / настраиваемые последовательности) сначала находит предполагаемые сайты связывания микроРНК в интересующей последовательности, а затем идентифицирует целевую микроРНК. Оба инструмента предоставлены Центром вычислительной медицины Университета Томаса Джефферсона .даНетНетпредварительно вычисленные прогнозы интерактивные / настраиваемые последовательности[112]
РНКгибридИнструмент для поиска минимальной свободной энергии гибридизации длинной и короткой РНК (≤ 30 н.).даНетНетисходный код , веб-сервер[108] [109]
miRBookingМоделирует стехиометрический способ действия микроРНК, используя производную от алгоритма Гейла-Шепли для поиска стабильного набора дуплексов. Он использует количественные оценки для отслеживания набора пар мРНК и микроРНК и комплементарность семян для ранжирования и назначения сайтов.даНетНетисходный код , веб-сервер[113]

Межмолекулярные взаимодействия: MicroRNA: UTR [ править ]

МикроРНК регулируют экспрессию генов, кодирующих белок, связываясь с 3 'UTR , существуют инструменты, специально разработанные для прогнозирования этих взаимодействий. Для оценки методов прогнозирования целей на основе высокопроизводительных экспериментальных данных см. (Baek et al. , Nature 2008), [114] (Alexiou et al. , Bioinformatics 2009), [115] или (Ritchie et al., Nature Methods 2009). ) [116]

ИмяОписаниеМежвидовойВнутримолекулярная структураСравнительныйСсылка на сайтРекомендации
АмурМетод одновременного прогнозирования взаимодействий miRNA-мишень и их опосредованных взаимодействий конкурирующих эндогенных РНК (ceRNA) . Это интегративный подход, который значительно повышает точность прогнозирования мишени миРНК, что оценивается с помощью измерений как мРНК, так и уровня белка в линиях клеток рака молочной железы. Cupid реализуется в 3 этапа: Этап 1: переоценить сайты связывания кандидатов miRNA в 3 'UTR. Шаг 2: взаимодействия прогнозируются путем интеграции информации о выбранных сайтах и ​​статистической зависимости между профилями экспрессии miRNA и предполагаемыми мишенями. Шаг 3: Купидон оценивает, конкурируют ли предполагаемые мишени за предсказанные регуляторы miRNA.человекНетдапрограммное обеспечение (MATLAB)[117]
Диана-МикроТВерсия 3.0 - это алгоритм, основанный на нескольких параметрах, рассчитываемых индивидуально для каждой микроРНК, и он объединяет консервативные и неконсервативные элементы распознавания микроРНК в окончательную оценку прогноза.человек, мышьНетдавеб сервер[118]
MicroTarИнструмент для прогнозирования мишени miRNA животных на основе комплементарности miRNA-мишени и термодинамических данных.даНетНетисходный код[119]
miTargetПредсказание гена-мишени микроРНК с использованием машины опорных векторов.даНетНетвеб сервер[120]
зеркалоОсновано на представлении о комбинаторной регуляции ансамблем miRNA или генов. miRror объединяет прогнозы из дюжины ресурсов miRNA, основанные на дополнительных алгоритмах, в единую статистическую структуру.даНетНетвеб сервер[121] [122]
PicTarКомбинаторные прогнозы мишеней микроРНК.8 позвоночныхНетдапредсказания[123]
PITAВключает в себя роль доступности сайта-мишени, определяемую взаимодействиями спаривания оснований внутри мРНК, в распознавании мишени микроРНК.дадаНетисполняемый файл , веб-сервер , прогнозы[124]
РНК22Первая ссылка (предварительно вычисленные предсказания) обеспечивает предсказания RNA22 для всех кодирующих белок транскриптов у человека, мыши, аскариды и плодовой мухи. Это позволяет визуализировать прогнозы на карте кДНК, а также находить транскрипты, в которых нацелены несколько представляющих интерес miR. Вторая ссылка на веб-сайт (интерактивные / настраиваемые последовательности) сначала находит предполагаемые сайты связывания микроРНК в интересующей последовательности, а затем идентифицирует целевую микроРНК. Оба инструмента предоставлены Центром вычислительной медицины Университета Томаса Джефферсона .даНетНетпредварительно вычисленные прогнозы интерактивные / настраиваемые последовательности[112]
РНКгибридИнструмент для поиска минимальной свободной энергии гибридизации длинной и короткой РНК (≤ 30 н.).даНетНетисходный код , веб-сервер[108] [109]
SylamerМетод поиска слов в последовательностях, в которых значительно больше или меньше представлены слова, согласно отсортированному списку генов. Обычно используется для обнаружения значительного обогащения или истощения посевных последовательностей микроРНК или миРНК из данных экспрессии микроматрицы.даНетНетисходный код веб-сервера[125] [126]
ТАРЕФTARget REFiner (TAREF) предсказывает цели микроРНК на основе информации о множестве признаков, полученной из фланкирующих областей предсказанных целевых сайтов, где традиционный подход предсказания структуры может оказаться неэффективным для оценки открытости. Он также предоставляет возможность использовать закодированный шаблон для уточнения фильтрации.даНетНетсервер / исходный код[127]
п-ТАРЕФplant TARget REFiner (p-TAREF) идентифицирует микроРНК-мишени растений на основе информации о множественных характеристиках, полученных из фланкирующих областей предсказанных целевых сайтов, где традиционный подход к предсказанию структуры может оказаться неэффективным для оценки открытости. Он также предоставляет возможность использовать закодированный шаблон для уточнения фильтрации. Он впервые использовал возможности машинного обучения со схемой скоринга через опорную векторную регрессию.(SVR) при рассмотрении структурных и согласованных аспектов нацеливания на растения с конкретными моделями растений. p-TAREF был реализован в параллельной архитектуре в серверной и автономной формах, что сделало его одним из очень немногих доступных инструментов идентификации целей, способных одновременно работать на простых рабочих столах, выполняя при этом огромный анализ уровня транскриптома точно и быстро. Также предоставляет возможность экспериментальной проверки прогнозируемых целей на месте, используя данные выражений, которые были интегрированы в его серверную часть, чтобы обеспечить уверенность в прогнозе вместе с оценкой SVR. Сравнительный анализ производительности p-TAREF широко проводился с помощью различных тестов и по сравнению с другими инструментами идентификации мишеней миРНК растений. Было обнаружено, что p-TAREF работает лучше.даНетНетсервер / автономный
TargetScanПредсказывает биологические мишени для miRNA путем поиска сайтов, которые соответствуют затравочной области каждой miRNA. Для мух и нематод прогнозы ранжируются на основе вероятности их эволюционного сохранения. У рыбок данио прогнозы ранжируются на основе номера сайта, типа сайта и контекста сайта, который включает факторы, влияющие на доступность целевого сайта. Что касается млекопитающих, пользователь может выбрать, следует ли ранжировать прогнозы на основе вероятности их сохранения или на основе количества, типа и контекста участка. В отношении млекопитающих и нематод пользователь может расширить прогнозы за пределы сохраняемых участков и рассмотреть все участки.позвоночные животные, мухи, нематодыоценивается косвеннодаисходный код , веб-сервер[128] [129] [130] [131] [132] [133]

Программное обеспечение для предсказания генов нкРНК [ править ]

ИмяОписаниеКоличество последовательностей
[Примечание 1]		Выравнивание
[Примечание 2]		Структура
[Примечание 3]		Ссылка на сайтРекомендации
АлифольдзОценка множественного выравнивания последовательностей на предмет существования необычной стабильной и консервативной вторичной структуры РНК.любойВходдаисходный код[134]
EvoFoldсравнительный метод идентификации функциональных структур РНК при множественном выравнивании последовательностей. Он основан на построении вероятностной модели, называемой phylo-SCFG, и использует характерные различия процесса замещения в спаривании стеблей и неспаренных регионах для своих прогнозов.любойВходдаlinuxbinary[135]
GraphClustМетод быстрой структурной кластеризации РНК для выявления общих (локальных) вторичных структур РНК. Прогнозируемые структурные кластеры представлены в виде выравнивания. Из-за линейной временной сложности кластеризации можно анализировать большие наборы данных РНК.любойдадаисходный код[55]
MSARiэвристический поиск статистически значимой консервации вторичной структуры РНК при глубоком множественном выравнивании последовательностей.любойВходдаисходный код[136]
QRNAЭто код от Елены Ривас, который сопровождает представленную рукопись « Обнаружение гена некодирующей РНК с использованием сравнительного анализа последовательностей ». QRNA использует сравнительный анализ последовательности генома для обнаружения вторичных структур консервативной РНК, включая гены нкРНК и цис-регуляторные структуры РНК.2Входдаисходный код[137] [138]
РНКзпрограмма для прогнозирования структурно консервативных и термодинамически стабильных вторичных структур РНК при множественном выравнивании последовательностей. Его можно использовать в полногеномном скрининге для обнаружения функциональных структур РНК, обнаруженных в некодирующих РНК и цис-действующих регуляторных элементах мРНК.любойВходдаисходный код , веб-сервер RNAz 2[139] [140] [141]
ScanFoldПрограмма для предсказания уникальных локальных структур РНК в больших последовательностях с необычно стабильной укладкой.1Никтодаисходный код веб-сервера[142]
Xrateпрограмма для анализа множественных выравниваний последовательностей с использованием филогенетических грамматик , которую можно рассматривать как гибкое обобщение программы "Evofold".любойдадаисходный код[89]
Заметки
  1. ^ Количество последовательностей: <любое | число>.
  2. ^ Выравнивание: предсказывает выравнивание , <input | yes | no>.
  3. ^ Структура: предсказывает структуру , <ввод | да | нет>.

Программное обеспечение для прогнозирования генов конкретных семей [ править ]

ИмяОписаниеСемьяСсылка на сайтРекомендации
АРАГОРНARAGORN обнаруживает тРНК и тмРНК в нуклеотидных последовательностях.тРНК тмРНК источник веб-сервера[143]
miReadermiReader - первый в своем роде, способный обнаруживать зрелые miRNA без зависимости от геномных или эталонных последовательностей. До сих пор открытие miRNA было возможно только с видами, для которых были бы доступны геномные или референсные последовательности, так как большинство инструментов для обнаружения miRNA основывались на отборе кандидатов pre-miRNA. Из-за этого биология miRNA стала в основном ограничиваться модельными организмами. miReader позволяет напрямую различать зрелые миРНК из данных секвенирования малых РНК, без необходимости использования эталонных геномных последовательностей. Он был разработан для многих типов и видов, от моделей позвоночных до моделей растений. Было обнаружено, что его точность постоянно> 90% в тяжелых проверочных испытаниях.зрелая миРНКвеб-сервер / исходный веб-сервер / исходный код[144]
miRNAminerПри заданном поисковом запросе кандидаты-гомологи идентифицируются с помощью поиска BLAST, а затем проверяются на их известные свойства miRNA, такие как вторичная структура, энергия, выравнивание и консервация, чтобы оценить их точность.МикроРНКвеб сервер[145]
RISCbinderПредсказание направляющей цепи микроРНК.Зрелая миРНКвеб сервер[146]
РНКмикроПодход на основе SVM, который в сочетании с нестрогим фильтром для согласованных вторичных структур способен распознавать предшественники микроРНК при множественном выравнивании последовательностей.МикроРНКдомашняя страница[147]
РНКаммерRNAmmer использует HMMER для аннотирования генов рРНК в последовательностях генома. Профили были построены с использованием выравниваний из европейской базы данных рибосомных РНК [148] и базы данных 5S рибосомных РНК. [149]рРНК источник веб-сервера[150]
SnoReportИспользует сочетание предсказания вторичной структуры РНК и машинного обучения, которое предназначено для распознавания двух основных классов snoRNA, box C / D и box H / ACA snoRNA, среди последовательностей-кандидатов нкРНК.snoRNAисходный код[151]
СноСканПоиск генов snoRNA, направляющих метилирование C / D-бокса, в геномной последовательности.C / D бокс snoRNAисходный код , веб-сервер[152] [153]
tRNAscan-SEпрограмма для обнаружения генов транспортной РНК в геномной последовательности.тРНКисходный код , веб-сервер[153] [154]
miRNAFoldБыстрое ab initio программное обеспечение для поиска предшественников микроРНК в геномах.микроРНКвеб сервер[155]

Программное обеспечение для поиска гомологии РНК [ править ]

ИмяОписаниеСсылка на сайтРекомендации
ERPIN«Easy RNA Profile IdentificatioN» - это программа поиска мотивов РНК, которая считывает выравнивание последовательностей и вторичную структуру и автоматически выводит статистический «профиль вторичной структуры» (SSP). Затем исходный алгоритм динамического программирования сопоставляет этот SSP с любой целевой базой данных, находя решения и связанные с ними оценки.исходный код веб-сервера[156] [157] [158]
Адский«ВЫВОД РНК-ВЫРАВНИВАНИЯ» предназначен для поиска в базах данных последовательностей ДНК на предмет сходства структуры и последовательностей РНК. Это реализация специального случая профильных стохастических контекстно-свободных грамматик, называемых ковариационными моделями (CM).исходный код[159] [160] [161]
GraphClustМетод быстрой структурной кластеризации РНК для выявления общих (локальных) вторичных структур РНК. Прогнозируемые структурные кластеры представлены в виде выравнивания. Из-за линейной временной сложности кластеризации можно анализировать большие наборы данных РНК.исходный код[55]
PHMMTS«парные скрытые марковские модели на древовидных структурах» - это расширение парных скрытых марковских моделей, определенных на выравниваниях деревьев.исходный код , веб-сервер[162]
RaveNnAМедленный и строгий или быстрый и эвристический фильтр на основе последовательностей для ковариационных моделей.исходный код[163] [164]
Rsearch.Берет одну последовательность РНК с ее вторичной структурой и использует алгоритм локального выравнивания для поиска в базе данных гомологичных РНК.исходный код[165]
StructatorСверхбыстрое программное обеспечение для поиска структурных мотивов РНК, использующее инновационный алгоритм двунаправленного сопоставления на основе индексов в сочетании с новой стратегией быстрого связывания фрагментов.исходный код[166]
RaligNAtorБыстрые онлайн-алгоритмы на основе индексов для приближенного поиска паттернов структуры последовательности РНКисходный код[167]

Контрольные показатели [ править ]

ИмяОписаниеСтруктура [Примечание 1]Выравнивание [Примечание 2]ФилогенияСсылкиРекомендации
BRalibase IКомплексное сравнение подходов к сравнительному предсказанию структуры РНКдаНетНетданные[168]
BRalibase IIТест нескольких программ выравнивания последовательностей структурных РНКНетдаНетданные[169]
BRalibase 2.1Тест нескольких программ выравнивания последовательностей структурных РНКНетдаНетданные[170]
BRalibase IIIКритическая оценка эффективности методов поиска гомологии некодирующей РНКНетдаНетданные[171]
CompaRNAНезависимое сравнение однопоследовательных и сравнительных методов предсказания вторичной структуры РНКдаНетНетЗеркало АМУ или зеркало IIMCB[172]
RNAconTestТест выравнивания множественных последовательностей РНК, полностью основанный на известных трехмерных структурах РНК.дадаНетданные[173]
Заметки
  1. ^ Структура: инструменты прогнозирования структуры тестов<да | нет>.
  2. ^ Выравнивание: инструменты выравнивания тестов<да | нет>.

Наблюдатели, редакторы выравнивания [ править ]

ИмяОписаниеВыравнивание [Примечание 1]Структура [Примечание 2]Ссылка на сайтРекомендации
4продажаИнструмент для синхронного выравнивания и редактирования последовательностей РНК и вторичных структурдадаисходный код[174]
Colorstock , SScolor , RatonColorstock, сценарий командной строки, использующий цвет терминала ANSI; SScolor, Perl- скрипт, который генерирует статические HTML-страницы; и Raton, веб-приложение Ajax, генерирующее динамический HTML. Каждый инструмент можно использовать для окраски выравнивания РНК по вторичной структуре и для визуального выделения компенсаторных мутаций в стеблях.дадаисходный код[175]
Встроенный браузер генома (IGB)Программа просмотра множественных выравниваний, написанная на Java .даНетисходный код[176]
JalviewРедактор множественного выравнивания, написанный на Java .даНетисходный код[177] [178]
РАЛИосновной режим текстового редактора Emacs . Он предоставляет функциональные возможности, помогающие просматривать и редактировать множественные выравнивания последовательностей структурированных РНК.дадаисходный код[179]
SARSEГрафический редактор последовательностей для работы со структурными выравниваниями РНК.дадаисходный код[180]
Заметки
  1. ^ Выравнивание: просмотр и редактирование выравнивания , <да | нет>.
  2. ^ Структура: просмотреть и отредактировать структуру , <да | нет>.

Обратное сворачивание, дизайн РНК [ править ]

ИмяОписаниеСсылка на сайтРекомендации
Единый государственный дизайн
EteRNA / EteRNABotИгра сворачивания РНК, в которой игрокам предлагается создать последовательности, которые складываются в структуру целевой РНК. Лучшие последовательности для данной головоломки синтезируются, и их структуры исследуются с помощью химического картирования. Затем последовательности оцениваются по согласованию данных с целевой структурой, и игрокам предоставляется обратная связь. EteRNABot - это программная реализация, основанная на правилах проектирования, представленных игроками EteRNA.EteRNA Game Веб-сервер EteRNABot[181]
Обратная РНКViennaRNA Пакет обеспечивает RNAinverse, алгоритм для проектирования последовательности с желаемой структурой.Веб сервер[17]
RNAiFoldПолный подход обратного сворачивания РНК, основанный на программировании ограничений и реализованный с использованием инструментов OR, который позволяет специфицировать широкий спектр ограничений дизайна. Программное обеспечение RNAiFold предоставляет два алгоритма для решения обратной задачи сворачивания: i) RNA-CPdesign исследует все пространство поиска и ii) RNA-LNSdesign, основанный на метаэвристике поиска больших окрестностей , подходит для проектирования больших структур. Программное обеспечение также может проектировать взаимодействующие молекулы РНК, используя RNAcofold из пакета ViennaRNA . Доступна полнофункциональная более ранняя реализация с использованием COMET. Исходный код веб-сервера[182] [183] [184]
Конструктор РНК-SSD / РНКПодход RNA-SSD (RNA Secondary Structure Designer) сначала назначает базы вероятностно каждой вероятностной модели на основе позиции. Впоследствии для оптимизации этой последовательности используется стохастический локальный поиск. RNA-SSD публично доступен под именем RNA Designer на веб-странице RNASoft.Веб сервер[185]
ИНФО-РНКINFO-RNA использует подход динамического программирования для генерации оптимизированной по энергии стартовой последовательности, которая впоследствии дополнительно улучшается с помощью стохастического локального поиска, использующего эффективный метод выбора соседей. Исходный код веб-сервера[186] [187]
RNAexinvRNAexinv является расширением RNAinverse для создания последовательностей, которые не только складываются в желаемую структуру, но также должны обладать выбранными атрибутами, такими как термодинамическая стабильность и мутационная устойчивость. Этот подход не обязательно выводит последовательность, которая идеально соответствует входной структуре, но абстракцию формы, то есть он сохраняет смежность и вложенность структурных элементов, но не учитывает длину спирали и точное количество ее непарных позиций.Исходный код[188]
РНК-прапорщикЭтот подход применяет эффективный алгоритм глобальной выборки для изучения мутационного ландшафта в условиях структурных и термодинамических ограничений. Авторы показывают, что глобальный подход к выборке более надежен, чаще дает успех и генерирует более термодинамически стабильные последовательности, чем локальные подходы.Исходный код[189]
IncaRNAtionПреемник РНК-прапорщика, который может специально создавать последовательности с заданным содержанием GC, используя GC-взвешенный ансамбль Больцмана и стохастический возвратИсходный код[190]
DSS-OptОптимизация динамики в пространстве последовательностей (DSS-Opt) использует ньютоновскую динамику в пространстве последовательностей с отрицательным расчетным условием и моделированием отжига для оптимизации последовательности так, чтобы она складывалась в желаемую вторичную структуру.Исходный код[191]
MODENAЭтот подход интерпретирует обратное сворачивание РНК как многоцелевую задачу оптимизации и решает ее с помощью генетического алгоритма. В своей расширенной версии MODENA может создавать структуры РНК с псевдозначками с помощью IPknot.Исходный код[192] [193]
ERDЭволюционный дизайн РНК ( ERD ) можно использовать для создания последовательностей РНК, которые складываются в заданную целевую структуру. Любая вторичная структура РНК содержит разные структурные компоненты, каждый из которых имеет разную длину. Поэтому на первом этапе реконструируются подпоследовательности (пулы) РНК, соответствующие различным компонентам с разной длиной. Используя эти пулы, ERD восстанавливает исходную последовательность РНК, которая совместима с данной целевой структурой. Затем ERD использует эволюционный алгоритм для улучшения качества подпоследовательностей, соответствующих компонентам. Основной вклад ERD заключается в использовании естественных последовательностей РНК, различных методов оценки последовательностей в каждой популяции и разного иерархического разложения целевой структуры на более мелкие подструктуры. Исходный код веб-сервера[194]
антаРНКИспользует базовое эвристическое моделирование местности для поиска пищи колонией муравьев для решения обратной задачи сворачивания. Разработанные последовательности РНК демонстрируют высокую степень соответствия входным структурным ограничениям и ограничениям последовательности. Наиболее важно то, что значение GC разработанной последовательности можно регулировать с высокой точностью. Возможна выборка распределения значений GC из наборов решений и определение нескольких значений GC в пределах одного объекта в зависимости от области последовательности. Благодаря гибкой оценке промежуточных последовательностей с использованием базовых программ, таких как RNAfold, pKiss, а также HotKnots и IPKnot, с помощью этого подхода можно решить вторичные вложенные структуры РНК, а также структуры псевдоузлов H- и K-типа. Исходный код веб-сервера[195] [196]
Дизайн с двойным состоянием
switch.plViennaRNA Пакет предоставляет Perl скрипт для проектирования РНК последовательностей , которые могут принимать два состояния. Например , с помощью этой программы были успешно сконструированы термометры РНК , которые меняют свое структурное состояние в зависимости от температуры окружающей среды. Исходный код страницы руководства[197]
RiboMakerПредназначен для создания малых РНК (мРНК) и 5'UTR их целевой мРНК. МРНК предназначена для активации или репрессии белковой экспрессии мРНК. Также возможно сконструировать только один из двух компонентов РНК, при условии, что другая последовательность фиксирована. Исходный код веб-сервера[198]
Мультимедийный дизайн
РНКблупринтЭта библиотека C ++ основана на алгоритме множественной целевой выборки RNAdesign . Он предоставляет интерфейс SWIG для Perl и Python, который позволяет легко интегрировать его с различными инструментами. Следовательно, выборка нескольких целевых последовательностей может быть объединена со многими методами оптимизации и целевыми функциями.Исходный код[199]
РНК-дизайнБазовый алгоритм основан на сочетании раскраски графа и эвристической локальной оптимизации, чтобы найти последовательности, которые могут адаптировать несколько предписанных конформаций. Программное обеспечение также может использовать RNAcofold для создания взаимодействующих пар последовательностей РНК.Исходный код [ постоянная мертвая ссылка ][200]
FrnakensteinФрнакенштейн применяет генетический алгоритм для решения проблемы обратной сворачивания РНК.Исходный код[201]
ARDesignerКонструктор аллостерических РНК (ARDesigner) - это веб-инструмент, который решает проблему обратной сворачивания за счет включения мутационной устойчивости. Помимо локального поиска, программное обеспечение было оснащено методом моделирования отжига для эффективного поиска хороших решений. Инструмент был использован для разработки термометра РНК .[3] [ неработающая ссылка ][202]
Заметки

Зрители вторичной структуры, редакторы [ править ]

ИмяОписаниеСсылка на сайтРекомендации
PseudoViewerАвтоматическая визуализация структур псевдоузлов РНК в виде плоских графов.webapp / бинарный[203] [204] [205] [206]
Фильмы РНКпросматривать последовательные пути через ландшафты вторичной структуры РНКисходный код[207] [208]
РНК-ДВRNA-DV стремится предоставить простой в использовании графический интерфейс для визуализации и проектирования вторичных структур РНК. Он позволяет пользователям напрямую взаимодействовать со структурой РНК и выполнять такие операции, как изменение содержимого первичной последовательности и подключение / отключение нуклеотидных связей. Он также объединяет термодинамические расчеты энергии, включая четыре основные энергетические модели. RNA-DV распознает три формата ввода, включая CT, RNAML и точечную скобку (dp).исходный код[209]
RNA2D3DПрограмма для создания, просмотра и сравнения трехмерных моделей РНКдвоичный[210]
Структура РНКRNAstructure имеет средство просмотра структур в файлах CT. Он также может сравнивать предсказанные структуры с помощью программы круговой диаграммы. Структуры можно выводить как файлы postscript.исходный код[211]
RNAView / RnamlViewИспользуйте RNAView для автоматической идентификации и классификации типов пар оснований, которые образуются в структурах нуклеиновых кислот. Используйте RnamlView для упорядочивания структур РНК.исходный код[212]
RILogoВизуализирует внутри- / межмолекулярные пары оснований двух взаимодействующих РНК с логотипами последовательностей на плоском графике.веб-сервер / исходный код[213]
ВАРНАИнструмент для автоматизированного рисования, визуализации и аннотации вторичной структуры РНК, изначально разработанный как сопутствующее программное обеспечение для веб-серверов и баз данных.webapp / исходный код[214]
форнаВеб-программа просмотра для отображения вторичных структур РНК с использованием силового макета графа, предоставляемого библиотекой визуализации d3.js. Он основан на fornac , javascript-контейнере для простого рисования вторичной структуры на веб-странице.WebApp источник fornac источник Форна[215]
R2RПрограмма для рисования эстетических консенсусных диаграмм РНК с автоматическим распознаванием парных ковариаций. Rfam использует эту программу как для рисования аннотированной человеком SS, так и для построения оптимизированной для ковариации структуры R-scape.источник[216]

См. Также [ править ]

  • РНК
  • Некодирующая РНК
  • Структура РНК
  • Сравнение программного обеспечения для моделирования нуклеиновых кислот
  • Сравнение программного обеспечения для моделирования молекулярной механики

Ссылки [ править ]

  1. ^ Мичиаки Хамада; Хисанори Кирю; Кенго Сато; Тутай Митуяма; Киёси Асаи (2009). «Прогнозы вторичной структуры РНК с использованием обобщенных оценок центроидов» . Биоинформатика . 25 (4): 465–473. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btn601 . PMID  19095700 .
  2. ^ Мичиаки Хамада; Хисанори Кирю; Кенго Сато; Тутай Митуяма; Киёси Асаи (2009). «Прогнозы вторичной структуры РНК путем объединения информации о гомологичных последовательностях» . Биоинформатика . 25 (12): i330–8. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btp228 . PMC 2687982 . PMID 19478007 .  
  3. ^ Шей Zakov; Йоав Гольдберг; Майкл Эльхадад; Михал Зив-Укельсон (2011). «Богатая параметризация улучшает предсказание структуры РНК». Журнал вычислительной биологии . 18 (11): 1525–1542. Bibcode : 2011LNCS.6577..546Z . DOI : 10,1089 / cmb.2011.0184 . PMID 22035327 . 
  4. ^ Do CB, Woods DA, Batzoglou S (2006). «CONTRAfold: предсказание вторичной структуры РНК без использования физических моделей» . Биоинформатика . 22 (14): e90–8. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btl246 . PMID 16873527 . 
  5. ^ а б Шредер S, Блекли S, Стоун JW (2011). «Ансамбль вторичных структур для инкапсидированной спутниковой РНК вируса табачной мозаики в соответствии с ограничениями химического зондирования и кристаллографии» . Биофизический журнал . 101 (1): 167–175. Bibcode : 2011BpJ ... 101..167S . DOI : 10.1016 / j.bpj.2011.05.053 . PMC 3127170 . PMID 21723827 .  
  6. ^ Bindewald E, Kluth T, Шапиро Б. (2010). «CyloFold: предсказание вторичной структуры, включая псевдоузлы» . Исследования нуклеиновых кислот . 38 (выпуск веб-сервера): 368–72. DOI : 10.1093 / NAR / gkq432 . PMC 2896150 . PMID 20501603 .  
  7. ^ Чен, Синьши; Ли, Ю; Умаров, Рамзан; Гао, Синь; Сонг, Ле (13.02.2020). "Предсказание вторичной структуры РНК путем обучения развернутым алгоритмам". arXiv : 2002.05810 [ cs.LG ].
  8. ^ Чен, X., Ли, Y., Умаров, Р., Гао, X., и Сонг, Л. Предсказание вторичной структуры РНК путем обучения развернутым алгоритмам. В Международной конференции по образовательным представлениям, 2020. URL https://openreview.net/forum?id=S1eALyrYDH .
  9. ↑ Свенсон М.С., Андерсон Дж., Эш А., Гаурав П., Сюкёсд З., Бадер Д.А., Харви С.К., Хайтч CE (2012). «GTfold: включение параллельного предсказания вторичной структуры РНК на многоядерных компьютерах» . BMC Res Notes . 5 : 341. DOI : 10,1186 / 1756-0500-5-341 . PMC 3748833 . PMID 22747589 .  
  10. ^ Сато К, Като Y, Hamada М, Akutsu Т, Асаи К (2011). «IPknot: быстрое и точное предсказание вторичных структур РНК с псевдоузлами с использованием целочисленного программирования» . Биоинформатика . 27 (13): i85-93. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btr215 . PMC 3117384 . PMID 21685106 .  
  11. ^ Xayaphoummine А, Т Bucher, Isambert Н (2005). «Веб-сервер Kinefold для предсказания пути и структуры сворачивания РНК / ДНК, включая псевдоузлы и узлы» . Nucleic Acids Res . 33 (выпуск веб-сервера): W605–10. DOI : 10.1093 / NAR / gki447 . PMC 1160208 . PMID 15980546 .  
  12. ^ Xayaphoummine А, Т Bucher, Тальманн Ж, Isambert Н (2003). «Прогнозирование и статистика псевдоузлов в структурах РНК с использованием точно кластеризованного стохастического моделирования» . Proc. Natl. Акад. Sci. США . 100 (26): 15310–5. arXiv : физика / 0309117 . Bibcode : 2003PNAS..10015310X . DOI : 10.1073 / pnas.2536430100 . PMC 307563 . PMID 14676318 .  
  13. ^ а б Цукер М., Стиглер П. (1981). «Оптимальное компьютерное сворачивание больших последовательностей РНК с использованием термодинамики и вспомогательной информации» . Nucleic Acids Res . 9 (1): 133–48. DOI : 10.1093 / NAR / 9.1.133 . PMC 326673 . PMID 6163133 .  
  14. ^ a b Тайс, Коринна и Янссен, Стефан и Гигерих, Роберт (2010). «Прогнозирование вторичной структуры РНК, включая мотивы шпильки для поцелуев». В Моултоне, Винсенте и Сингхе, Моне (ред.). Алгоритмы в биоинформатике . 6293 ( конспект лекций по информатике ред.). Springer Berlin Heidelberg. С. 52–64. DOI : 10.1007 / 978-3-642-15294-8_5 . ISBN 978-3-642-15293-1.CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  15. Перейти ↑ Rivas E, Eddy SR (1999). «Алгоритм динамического программирования для предсказания структуры РНК, включая псевдоузлы». J. Mol. Биол . 285 (5): 2053–68. arXiv : физика / 9807048 . DOI : 10.1006 / jmbi.1998.2436 . PMID 9925784 . S2CID 2228845 .  
  16. Перейти ↑ Reeder J, Steffen P, Giegerich R (2007). «pknotsRG: складывание псевдоузла РНК, включая почти оптимальные структуры и раздвижные окна» . Nucleic Acids Res . 35 (выпуск веб-сервера): W320–4. DOI : 10.1093 / NAR / gkm258 . PMC 1933 184 . PMID 17478505 .  
  17. ^ Б с д е е г И.Л. Хофакер; В. Фонтана; П.Ф. Штадлер; С. Бонхёффер; М. Такер; П. Шустер (1994). «Быстрое сворачивание и сравнение вторичных структур РНК». Monatshefte für Chemie . 125 (2): 167–188. DOI : 10.1007 / BF00818163 . S2CID 19344304 . 
  18. ^ McCaskill JS (1990). «Равновесная статистическая сумма и вероятности связывания пар оснований для вторичной структуры РНК». Биополимеры . 29 (6–7): 1105–19. DOI : 10.1002 / bip.360290621 . hdl : 11858 / 00-001M-0000-0013-0DE3-9 . PMID 1695107 . S2CID 12629688 .  
  19. ^ Hofacker IL, Stadler PF (2006). «Эффективные алгоритмы сворачивания памяти для вторичных структур кольцевой РНК» . Биоинформатика . 22 (10): 1172–6. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btl023 . PMID 16452114 . 
  20. ^ Bompfünewerer AF, Backofen R, Bernhart SH, et al. (2008). «Вариации складывания и выравнивания РНК: уроки Бенаске». J Math Biol . 56 (1–2): 129–144. CiteSeerX 10.1.1.188.1420 . DOI : 10.1007 / s00285-007-0107-5 . PMID 17611759 . S2CID 15637111 .   
  21. ^ Р. Giegerich, B.Voß, М. Rehmsmeier (2004). «Абстрактные формы РНК» . Nucleic Acids Res . 32 (16): 4843–4851. DOI : 10.1093 / NAR / gkh779 . PMC 519098 . PMID 15371549 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  22. ^ Б. Фосс; Р. Гигерих; М. Ремсмайер (2006). «Полный вероятностный анализ формы РНК» . BMC Biology . 4 (1): 5. DOI : 10.1186 / 1741-7007-4-5 . PMC 1479382 . PMID 16480488 .  
  23. ^ DH Мэтьюз; MD Disney; JL Childs; SJ Schroeder; М. Цукер; Д.Х. Тернер (2004). «Включение ограничений химической модификации в алгоритм динамического программирования для предсказания вторичной структуры РНК» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 101 (19): 7287–7292. Bibcode : 2004PNAS..101.7287M . DOI : 10.1073 / pnas.0401799101 . PMC 409911 . PMID 15123812 .  
  24. ^ DH Мэтьюз (2004). «Использование функции распределения вторичной структуры РНК для определения достоверности пар оснований, предсказанных минимизацией свободной энергии» . РНК . 10 (8): 1178–1190. DOI : 10,1261 / rna.7650904 . PMC 1370608 . PMID 15272118 .  
  25. ^ Цанг HH, Виза KC (2010). «SARNA-Predict: повышение точности предсказания вторичной структуры РНК с использованием имитационного отжига на основе перестановок». Транзакции IEEE / ACM по вычислительной биологии и биоинформатике . 7 (4): 727–40. DOI : 10.1109 / TCBB.2008.97 . PMID 21030739 . S2CID 12095376 .  
  26. ^ Дин Y, Лоуренс CE (2003). «Алгоритм статистической выборки для предсказания вторичной структуры РНК» . Nucleic Acids Res . 31 (24): 7280–301. DOI : 10.1093 / NAR / gkg938 . PMC 297010 . PMID 14654704 .  
  27. Перейти ↑ Ding Y, Chan CY, Lawrence CE (2004). «Веб-сервер Sfold для статистического сворачивания и рационального проектирования нуклеиновых кислот» . Nucleic Acids Res . 32 (выпуск веб-сервера): W135–41. DOI : 10.1093 / NAR / gkh449 . PMC 441587 . PMID 15215366 .  
  28. Перейти ↑ Ding Y, Chan CY, Lawrence CE (2005). «Предсказание вторичной структуры РНК центроидами в ансамбле с весами Больцмана» . РНК . 11 (8): 1157–66. DOI : 10,1261 / rna.2500605 . PMC 1370799 . PMID 16043502 .  
  29. ^ Chan CY, Лоуренс CE, Дин Y (2005). «Возможности структурной кластеризации на веб-сервере Sfold». Биоинформатика . 21 (20): 3926–8. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bti632 . PMID 16109749 . 
  30. ^ Сингх, Джасвиндер; Хэнсон, Джек; Паливал, Кульдип; Чжоу, Яоци (27.11.2019). «Предсказание вторичной структуры РНК с использованием ансамбля двумерных глубоких нейронных сетей и трансферного обучения» . Nature Communications . 10 (1): 5407. Bibcode : 2019NatCo..10.5407S . DOI : 10.1038 / s41467-019-13395-9 . ISSN 2041-1723 . PMC 6881452 . PMID 31776342 .   
  31. ^ Barsacchi В, Novoa Е.М., Kellis М, Bechini А (2016). «SwiSpot: моделирование рибопереключателей путем определения последовательностей переключения» . Биоинформатика . 32 (21): 3252–3259. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btw401 . PMID 27378291 . 
  32. ^ Маркхем NR, Цукер M (2008). UNAFold: программа для фолдинга и гибридизации нуклеиновых кислот . Методы Мол биол . Методы молекулярной биологии ™. 453 . С. 3–31. DOI : 10.1007 / 978-1-60327-429-6_1 . ISBN 978-1-60327-428-9. PMID  18712296 .
  33. ^ Dawson WK, Фудзивара K, Kawai G (2007). «Предсказание псевдоузлов РНК с использованием эвристического моделирования с отображением и последовательным сворачиванием» . PLOS ONE . 2 (9): e905. Bibcode : 2007PLoSO ... 2..905D . DOI : 10.1371 / journal.pone.0000905 . PMC 1975678 . PMID 17878940 .  
  34. ^ Доусона WK, Такай Т, Ито Н, Shimizu К, Kawai G (2014). «Новая энтропийная модель для РНК: часть III. Имеет ли форму складывающийся ландшафт свободной энергии воронки РНК?» . Журнал исследования нуклеиновых кислот . 5 (1): 2652. DOI : 10,4081 / jnai.2014.2652 .
  35. ^ Frellsen Дж, Мольтке я, Thiim М, Mardia К.В., Ferkinghoff-Борг Дж, Hamelryck Т (2009). Гарднер П. (ред.). «Вероятностная модель конформационного пространства РНК» . PLOS Comput. Биол . 5 (6): e1000406. Bibcode : 2009PLSCB ... 5E0406F . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.1000406 . PMC 2691987 . PMID 19543381 .  
  36. ↑ Das R, Baker D (сентябрь 2007 г.). «Автоматизированное предсказание de novo третичных структур нативной РНК» . Proc. Natl. Акад. Sci. США . 104 (37): 14664–9. Bibcode : 2007PNAS..10414664D . DOI : 10.1073 / pnas.0703836104 . PMC 1955458 . PMID 17726102 .  
  37. ^ Шарма S, Ding F, Дохолян NV (сентябрь 2008). «iFoldRNA: предсказание и сворачивание трехмерной структуры РНК» . Биоинформатика . 24 (17): 1951–2. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btn328 . PMC 2559968 . PMID 18579566 .  
  38. Перейти ↑ Parisien M, Major F (2008). «Конвейер MC-Fold и MC-Sym выводит структуру РНК из данных последовательности». Природа . 452 (1): 51–55. Bibcode : 2008Natur.452 ... 51P . DOI : 10,1038 / природа06684 . PMID 18322526 . S2CID 4415777 .  
  39. ^ SC Flores; РБ Альтман (сентябрь 2010 г.). «Грубое моделирование больших молекул РНК с потенциалами, основанными на знаниях, и структурными фильтрами» . РНК . 15 (9): 1769–1778. DOI : 10,1261 / rna.1270809 . PMC 2924536 . PMID 19144906 .  
  40. ^ Jonikas MA, Radmer RJ, Laederach A, et al. (Февраль 2009 г.). «Превращение ограниченной экспериментальной информации в трехмерные модели РНК» . РНК . 16 (2): 189–99. DOI : 10,1261 / rna.2112110 . PMC 2648710 . PMID 20651028 .  
  41. ^ Popenda М, Szachniuk М, Антчак М, Purzycka КДж, Lukasiak Р, Бартол Н, Blazewicz Дж, Adamiak RW (2012). «Автоматизированная композиция трехмерных структур для больших РНК» . Nucleic Acids Res . 40 (14): 1–12. DOI : 10.1093 / NAR / gks339 . PMC 3413140 . PMID 22539264 .  
  42. ^ Perriquet О, Touzet Н, Dauchet М (2003). «Обнаружение общей структуры двух гомологичных РНК» . Биоинформатика . 19 (1): 108–16. DOI : 10.1093 / биоинформатики / 19.1.108 . PMID 12499300 . 
  43. ^ Touzet Н, Perriquet О (1 июля 2004). «CARNAC: складывающиеся семейства родственных РНК» . Nucleic Acids Res . 32. 32 (выпуск веб-сервера): W142–5. DOI : 10.1093 / NAR / gkh415 . PMC 441553 . PMID 15215367 .  
  44. ^ Мичиаки Хамада; Кенго Сато; Киёси Асаи (2011). «Повышение точности предсказания вторичной структуры выровненных последовательностей РНК» . Nucleic Acids Res . 39 (2): 393–402. DOI : 10.1093 / NAR / gkq792 . PMC 3025558 . PMID 20843778 .  
  45. ^ Мичиаки Хамада; Кенго Сато; Хисанори Кирю; Тутай Митуяма; Киёси Асаи (2009). «CentroidAlign: быстрый и точный выравниватель для структурированных РНК за счет максимального увеличения ожидаемой суммы пар» . Биоинформатика . 25 (24): 3236–43. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btp580 . PMID 19808876 . 
  46. Перейти ↑ Yao Z, Weinberg Z, Ruzzo WL (2006). «CMfinder - алгоритм поиска мотивов РНК на основе ковариационной модели» . Биоинформатика . 22 (4): 445–52. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btk008 . PMID 16357030 . 
  47. Перейти ↑ Dowell RD, Eddy SR (2006). «Эффективное попарное предсказание структуры РНК и выравнивание с использованием ограничений выравнивания последовательностей» . BMC Bioinformatics . 7 (1): 400. DOI : 10,1186 / 1471-2105-7-400 . PMC 1579236 . PMID 16952317 .  
  48. ^ Сато К, Като Y, Akutsu Т, Асаи К, Сакакибара Y (2012). «DAFS: одновременное выравнивание и сворачивание последовательностей РНК посредством двойного разложения» . Биоинформатика . 28 (24): 3218–24. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bts612 . PMID 23060618 . 
  49. ^ Mathews DH, DH Turner (2002). «Dynalign: алгоритм поиска вторичной структуры, общей для двух последовательностей РНК». J. Mol. Биол . 317 (2): 191–203. DOI : 10.1006 / jmbi.2001.5351 . PMID 11902836 . 
  50. ^ Mathews DH (2005). «Предсказание набора вторичных структур РНК с минимальной свободной энергией, общих для двух последовательностей» . Биоинформатика . 21 (10): 2246–53. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bti349 . PMID 15731207 . 
  51. ^ Harmanci АО, Шарма G, Mathews DH (2007). «Эффективное попарное предсказание структуры РНК с использованием вероятностных ограничений выравнивания в Dynalign» . BMC Bioinformatics . 8 (1): 130. DOI : 10,1186 / 1471-2105-8-130 . PMC 1868766 . PMID 17445273 .  
  52. ^ Torarinsson E, Havgaard JH, Городкин J (2007). «Множественное структурное выравнивание и кластеризация последовательностей РНК» . Биоинформатика . 23 (8): 926–32. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btm049 . PMID 17324941 . 
  53. ^ Майло Нимрод; Заков Шай; Каценельсон Эрез; Бахмат Эйтан; Диниц Ефим; Зив-Укельсон Михал (2012). «Сравнение деревьев РНК с помощью некорневых неупорядоченных выравниваний». Алгоритмы в биоинформатике . Конспект лекций по информатике. 7534 : 135–148. DOI : 10.1007 / 978-3-642-33122-0_11 . ISBN 978-3-642-33121-3.
  54. ^ Майло Нимрод; Заков Шай; Каценельсон Эрез; Бахмат Эйтан; Диниц Ефим; Зив-Укельсон Михал (2013). «Некорневое неупорядоченное гомеоморфное выравнивание поддеревьев РНК-деревьев» . Алгоритмы молекулярной биологии . 8 (1): 13. DOI : 10,1186 / 1748-7188-8-13 . ISSN 1748-7188 . PMC 3765143 . PMID 23590940 .   
  55. ^ a b c Heyne S, Costa F, Rose D, Backofen R (2012). «GraphClust: структурная кластеризация без выравнивания локальных вторичных структур РНК» . Биоинформатика . 28 (12): i224 – i232. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bts224 . PMC 3371856 . PMID 22689765 .  
  56. ^ Bindewald Е, Шапиро Б. (2006). «Предсказание вторичной структуры РНК из выравнивания последовательностей с использованием сети классификаторов k-ближайших соседей» . РНК . 12 (3): 342–52. DOI : 10,1261 / rna.2164906 . PMC 1383574 . PMID 16495232 .  
  57. ^ Bauer M, Klau GW, Reinert K (2007). «Точное множественное выравнивание структуры последовательности последовательностей РНК с использованием комбинаторной оптимизации» . BMC Bioinformatics . 8 (1): 271. DOI : 10,1186 / 1471-2105-8-271 . PMC 1955456 . PMID 17662141 .  
  58. ↑ Will S, Reiche K, Hofacker IL, Stadler PF, Backofen R (2007). «Выявление семейств и классов некодирующих РНК с помощью кластеризации на основе структуры в масштабе генома» . PLOS Comput. Биол . 3 (4): e65. Bibcode : 2007PLSCB ... 3 ... 65 Вт . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.0030065 . PMC 1851984 . PMID 17432929 .  
  59. ^ Lindgreen S, Гарднер PP, Крог A (2006). «Измерение ковариации в выравнивании РНК: физический реализм улучшает информационные меры» . Биоинформатика . 22 (24): 2988–95. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btl514 . PMID 17038338 . 
  60. ^ Lindgreen S, Гарднер PP, Крог A (2007). «MASTR: множественное выравнивание и предсказание структуры некодирующих РНК с использованием моделирования отжига». Биоинформатика . 23 (24): 3304–11. CiteSeerX 10.1.1.563.7072 . DOI : 10.1093 / биоинформатики / btm525 . PMID 18006551 .  
  61. Перейти ↑ Xu Z, Mathews DH (2011). «Multilign: алгоритм для прогнозирования вторичных структур, сохраняемых в нескольких последовательностях РНК» . Биоинформатика . 27 (5): 626–632. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btq726 . PMC 3042186 . PMID 21193521 .  
  62. ^ Кирю Н, Tabei У, Т кин, Асаи К (2007). «Murlet: практический инструмент множественного выравнивания структурных последовательностей РНК» . Биоинформатика . 23 (13): 1588–98. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btm146 . PMID 17459961 . 
  63. ^ Tabei Y, Кирю Н, Kin Т, Асаи К (2008). «Быстрый метод структурного множественного выравнивания для длинных последовательностей РНК» . BMC Bioinformatics . 9 (1): 33. DOI : 10,1186 / 1471-2105-9-33 . PMC 2375124 . PMID 18215258 .  
  64. ^ Harmanci АО, Шарма G, Mathews DH (2008). «ЧАСТИ: вероятностное выравнивание для предсказания вторичной структуры RNA joinT» . Nucleic Acids Res . 36 (7): 2406–17. DOI : 10.1093 / NAR / gkn043 . PMC 2367733 . PMID 18304945 .  
  65. Перейти ↑ Knudsen B, Hein J (1999). «Предсказание вторичной структуры РНК с использованием стохастических контекстно-свободных грамматик и эволюционной истории» . Биоинформатика . 15 (6): 446–54. DOI : 10.1093 / биоинформатики / 15.6.446 . PMID 10383470 . 
  66. Перейти ↑ Knudsen B, Hein J (2003). «Pfold: предсказание вторичной структуры РНК с использованием стохастических контекстно-свободных грамматик» . Nucleic Acids Res . 31 (13): 3423–8. DOI : 10.1093 / NAR / gkg614 . PMC 169020 . PMID 12824339 .  
  67. ^ Зееманн С.Е., Городкин Дж, Backofen R (2008). «Объединение эволюционной и термодинамической информации для сворачивания РНК множественных выравниваний» . Nucleic Acids Res . 36 (20): 6355–62. DOI : 10.1093 / NAR / gkn544 . PMC 2582601 . PMID 18836192 .  
  68. ^ Doose G, D Metzler (2012). «Байесовская выборка эволюционно консервативных вторичных структур РНК с псевдоузлами» . Биоинформатика . 28 (17): 2242–2248. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bts369 . PMID 22796961 . 
  69. ^ Hofacker IL, Бернхарт SH, Stadler PF (2004). «Выравнивание матриц вероятности спаривания оснований РНК» . Биоинформатика . 20 (14): 2222–7. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bth229 . PMID 15073017 . 
  70. Перейти ↑ Wei D, Alpert LV, Lawrence CE (2011). «RNAG: новый пробоотборник Гиббса для предсказания вторичной структуры РНК для невыровненной последовательности» . Биоинформатика . 27 (18): 2486–2493. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btr421 . PMC 3167047 . PMID 21788211 .  
  71. ^ Вильм A, Хиггинс DG, Notredame C (май 2008). «R-Coffee: метод множественного выравнивания некодирующей РНК» . Nucleic Acids Res . 36 (9): e52. DOI : 10.1093 / NAR / gkn174 . PMC 2396437 . PMID 18420654 .  
  72. ^ Моретти S, Вильм A, Хиггинс DG, Xenarios I, Notredame C (июль 2008). «R-Coffee: веб-сервер для точного выравнивания некодирующих последовательностей РНК» . Nucleic Acids Res . 36 (выпуск веб-сервера): W10–3. DOI : 10.1093 / NAR / gkn278 . PMC 2447777 . PMID 18483080 .  
  73. ^ Harmanci АО, Шарма G, Mathews DH (2011). «TurboFold: итеративная вероятностная оценка вторичных структур для множественной последовательности РНК» . BMC Bioinformatics . 12 (1): 108. DOI : 10,1186 / 1471-2105-12-108 . PMC 3120699 . PMID 21507242 .  
  74. ^ Seetin MG, Mathews DH (2012). «TurboKnot: быстрое предсказание консервативных вторичных структур РНК, включая псевдоузлы» . Биоинформатика . 28 (6): 792–798. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bts044 . PMC 3307117 . PMID 22285566 .  
  75. ^ Ривас, E; Клементс, Дж; Эдди, SR (январь 2017 г.). «Статистический тест на консервативную структуру РНК показывает отсутствие доказательств структуры днРНК» . Методы природы . 14 (1): 45–48. DOI : 10.1038 / nmeth.4066 . PMC 5554622 . PMID 27819659 .  
  76. ^ Hofacker IL, Fekete M, Stadler PF (2002). «Предсказание вторичной структуры выровненных последовательностей РНК». J. Mol. Биол . 319 (5): 1059–66. DOI : 10.1016 / S0022-2836 (02) 00308-X . PMID 12079347 . 
  77. ^ Voß, Бьёрн (2006). «Структурный анализ выровненных РНК» . Исследования нуклеиновых кислот . 34 (19): 5471–5481. DOI : 10.1093 / NAR / gkl692 . PMC 1636479 . PMID 17020924 .  
  78. ^ Ридер Дж, Giegerich R (2005). «Формы консенсуса: альтернатива алгоритму Санкоффа для предсказания структуры консенсуса РНК» . Биоинформатика . 21 (17): 3516–23. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bti577 . PMID 16020472 . 
  79. ^ Höchsmann М, Toller Т, Giegerich R, S Курц (2003). «Локальное сходство вторичных структур РНК». Proc IEEE Comput Soc Bioinform Conf . 2 : 159–68. PMID 16452790 . 
  80. ^ Höchsmann МЫ, Восс В, Giegerich R (2004). «Чистое выравнивание множественных вторичных структур РНК: подход прогрессивного профиля». IEEE / ACM Trans Comput Biol Bioinform . 1 (1): 53–62. DOI : 10.1109 / TCBB.2004.11 . PMID 17048408 . S2CID 692442 .  
  81. Перейти ↑ Hamada M, Tsuda K, Kudo T, Kin T, Asai K (2006). «Извлечение частых образцов ствола из невыровненных последовательностей РНК» . Биоинформатика . 22 (20): 2480–7. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btl431 . PMID 16908501 . 
  82. Перейти ↑ Xu X, Ji Y, Stormo GD (2007). «RNA Sampler: новый алгоритм на основе выборки для предсказания общей вторичной структуры РНК и структурного выравнивания» . Биоинформатика . 23 (15): 1883–91. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btm272 . PMID 17537756 . 
  83. ^ Tabei Y, Цуда K, Kin T, Асаи K (2006). «SCARNA: быстрое и точное структурное выравнивание последовательностей РНК путем сопоставления стволовых фрагментов фиксированной длины» . Биоинформатика . 22 (14): 1723–9. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btl177 . PMID 16690634 . 
  84. Перейти ↑ Meyer IM, Miklós I (2007). «SimulFold: одновременный вывод структур РНК, включая псевдоузлы, выравнивания и деревья с использованием байесовской структуры MCMC» . PLOS Comput. Биол . 3 (8): e149. Bibcode : 2007PLSCB ... 3..149M . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.0030149 . PMC 1941756 . PMID 17696604 .  
  85. ^ Холмс I (2005). «Ускоренный вероятностный вывод эволюции структуры РНК» . BMC Bioinformatics . 6 (1): 73. DOI : 10,1186 / 1471-2105-6-73 . PMC 1090553 . PMID 15790387 .  
  86. ^ Далли D, Вильм A, Mainz I, Штегер G (2006). «STRAL: прогрессивное выравнивание некодирующей РНК с использованием векторов вероятности спаривания оснований в квадратичном времени» . Биоинформатика . 22 (13): 1593–9. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btl142 . PMID 16613908 . 
  87. ^ Engelen S, Тахи F (2010). «Tfold: эффективное предсказание in silico вторичных структур некодирующих РНК» . Nucleic Acids Res . 38 (7): 2453–66. DOI : 10.1093 / NAR / gkp1067 . PMC 2853104 . PMID 20047957 .  
  88. ^ Torarinsson E, Lindgreen S (2008). «WAR: веб-сервер для выравнивания структурных РНК» . Nucleic Acids Res . 36 (выпуск веб-сервера): W79–84. DOI : 10.1093 / NAR / gkn275 . PMC 2447782 . PMID 18492721 .  
  89. ^ a b Клостерман П.С., Узилов А.В., Бенданья Ю.Р., Брэдли Р.К., Чао С., Козиол С., Голдман Н., Холмс I (октябрь 2006 г.). «XRate: инструмент для быстрого создания прототипов, обучения и аннотации филограмматик» . BMC Bioinformatics . 7 (1): 428. DOI : 10,1186 / 1471-2105-7-428 . PMC 1622757 . PMID 17018148 .  
  90. ^ Ханумантаппа, Анил Кумар; Сингх, Джасвиндер; Паливал, Кульдип; Сингх, Джасприт; Чжоу, Яоци (2020). «Прогнозирование доступности растворителей РНК на основе одной последовательности и профилей с использованием расширенной сверточной нейронной сети» . Биоинформатика . DOI : 10.1093 / биоинформатики / btaa652 . PMID 33106872 . 
  91. ^ Вс, Сайсай; У, Ци; Пэн, Чжэнлин; Ян, Цзяньи (2019-05-15). «Улучшенное предсказание доступности растворителей РНК с помощью нейронных сетей с длинной краткосрочной памятью и улучшенными профилями последовательностей» . Биоинформатика . 35 (10): 1686–1691. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bty876 . ISSN 1367-4803 . PMID 30321300 .  
  92. ^ Ян, Юэдун; Ли, Сяомэй; Чжао, Хуэйин; Чжан, Цзянь; Ван, Цзихуа; Чжоу, Яоци (01.01.2017). «Геномная характеристика третичных структур РНК и их функциональное влияние с помощью предсказания доступности растворителей РНК» . РНК . 23 (1): 14–22. DOI : 10,1261 / rna.057364.116 . ISSN 1355-8382 . PMC 5159645 . PMID 27807179 .   
  93. ^ Eggenhofer, Tafer, Stadler, Hofacker (2011). «RNApredator: быстрое предсказание целей мРНК на основе доступности» . Nucleic Acids Res . 39 (приложение 2: W149 – W154): W149 – W154. DOI : 10.1093 / NAR / gkr467 . PMC 3125805 . PMID 21672960 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  94. ^ Герлах W, Giegerich R (2006). «GUUGle: утилита для быстрого точного сопоставления согласно дополнительным правилам РНК, включая спаривание оснований GU» . Биоинформатика . 22 (6): 762–764. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btk041 . PMID 16403789 . 
  95. ^ Манн М, Райт PR, Backofen R (2017). «IntaRNA 2.0: улучшенное и настраиваемое предсказание взаимодействий РНК-РНК» . Nucleic Acids Res . 45 (веб-сервер): W435 – W439. DOI : 10.1093 / NAR / gkx279 . PMC 5570192 . PMID 28472523 .  
  96. ^ a b Райт PR, Георг Дж., Манн М., Сореску Д.А., Рихтер А.С., Лотт С., Кляйнкауф Р., Хесс В.Р., Бэкофен Р. (2014). «CopraRNA и IntaRNA: предсказание малых мишеней РНК, сетей и доменов взаимодействия» . Nucleic Acids Res . 42 (веб-сервер): W119–23. DOI : 10.1093 / NAR / gku359 . PMC 4086077 . PMID 24838564 .  
  97. ^ Busch А, Рихтер А.С., Backofen R (2008). «IntaRNA: эффективное предсказание бактериальных мишеней мРНК, включая доступность сайта-мишени и области семян» . Биоинформатика . 24 (24): 2849–56. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btn544 . PMC 2639303 . PMID 18940824 .  
  98. ^ Рихтер А.С., Schleberger С, Backofen R, Steglich С (2010). «Прогнозирование INTARNA на основе семян в сочетании с системой GFP-репортер идентифицирует мишени мРНК малой РНК Yfr1» . Биоинформатика . 26 (1): 1–5. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btp609 . PMC 2796815 . PMID 19850757 .  
  99. ^ Smith C, Гейне S Рихтер AS, Will S, Backofen R (2010). «Freiburg RNA Tools: веб-сервер, объединяющий INTARNA, EXPARNA и LOCARNA» . Nucleic Acids Res . 38 (веб-сервер): W373–7. DOI : 10.1093 / NAR / gkq316 . PMC 2896085 . PMID 20444875 .  
  100. ^ Райт PR, Рихтер А.С., Papenfort К, М Манн, Vogel Дж, Гесс WR, Backofen R, Георг J (2013). «Сравнительная геномика повышает предсказание целей для бактериальных малых РНК» . Proc Natl Acad Sci USA . 110 (37): E3487 – E3496. Bibcode : 2013PNAS..110E3487W . DOI : 10.1073 / pnas.1303248110 . PMC 3773804 . PMID 23980183 .  
  101. ^ Górska А, Ясински М, Trylska J (2015). «MINT: программа для идентификации мотивов и короткодействующих взаимодействий в траекториях нуклеиновых кислот» . Исследования нуклеиновых кислот . 43 (17): e114. DOI : 10.1093 / NAR / gkv559 . PMC 4787793 . PMID 26024667 .  
  102. ^ РМ Диркс; JS Bois; JM Schaeffer; Э. Уинфри; Н. А. Пирс (2007). «Термодинамический анализ взаимодействующих цепей нуклеиновых кислот». SIAM Обзор . 49 (1): 65–88. Bibcode : 2007SIAMR..49 ... 65D . CiteSeerX 10.1.1.523.4764 . DOI : 10.1137 / 060651100 . 
  103. ^ DH Мэтьюз; М.Э. Буркард; С. М. Фрейер; Д.Х. Тернер (1999). «Предсказание сродства олигонуклеотидов к мишеням РНК» . РНК . 5 (11): 1458–1469. DOI : 10.1017 / S1355838299991148 . PMC 1369867 . PMID 10580474 .  
  104. ^ Х. Чицаз; Р. Салари; СК «Сахиналп»; Р. Бакофен (2009). «Алгоритм функции распределения для взаимодействующих нитей нуклеиновой кислоты» . Биоинформатика . 25 (12): i365 – i373. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btp212 . PMC 2687966 . PMID 19478011 .  
  105. ^ Эндрю Сян Ли; Цзин Цинь; Манья Марз; Кристиан М. Рейдис (2011). «Прогнозирование взаимодействия РНК-РНК на основе множественного выравнивания последовательностей». Биоинформатика . 27 (4): 456–463. arXiv : 1003.3987 . DOI : 10.1093 / биоинформатики / btq659 . PMID 21134894 . S2CID 6586629 .  
  106. ^ Като Y, Сато К, М Hamada, Ватанабе Y, Асаи К, Akutsu Т (2010). «RactIP: быстрое и точное предсказание взаимодействия РНК-РНК с использованием целочисленного программирования» . Биоинформатика . 26 (18): i460-6. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btq372 . PMC 2935440 . PMID 20823308 .  
  107. ^ Бернхарт SH, Tafer H, Mückstein U, Flamm C, Stadler PF, Hofacker IL (2006). «Функция распределения и вероятности спаривания оснований гетеродимеров РНК» . Алгоритмы Мол биол . 1 (1): 3. DOI : 10,1186 / 1748-7188-1-3 . PMC 1459172 . PMID 16722605 .  
  108. ^ a b c Ремсмайер М., Штеффен П., Хохсманн М., Гигерих Р. (2004). «Быстрое и эффективное предсказание дуплексов микроРНК / мишень» . РНК . 10 (10): 1507–17. DOI : 10,1261 / rna.5248604 . PMC 1370637 . PMID 15383676 .  
  109. ^ a b c Krüger J, Rehmsmeier M (2006). «RNAhybrid: предсказание мишени микроРНК легко, быстро и гибко» . Nucleic Acids Res . 34 (выпуск веб-сервера): W451–4. DOI : 10.1093 / NAR / gkl243 . PMC 1538877 . PMID 16845047 .  
  110. ^ Mückstein U, Tafer H, Hackermüller J, Bernhart SH, Stadler PF, Hofacker IL (2006). «Термодинамика связывания РНК-РНК» . Биоинформатика . 22 (10): 1177–82. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btl024 . PMID 16446276 . 
  111. ^ Chorostecki U, Палатник JF (июль 2014). «comTAR: веб-инструмент для прогнозирования и характеристики консервативных мишеней микроРНК в растениях» . Биоинформатика . 30 (14): 2066–7. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btu147 . PMID 24632500 . 
  112. ^ a b Miranda KC, Huynh T, Tay Y, Ang YS, Tam WL, Thomson AM, Lim B, Rigoutsos I (2006). «Метод на основе шаблонов для идентификации сайтов связывания MicroRNA и их соответствующих гетеродуплексов» . Cell . 126 (6): 1203–17. DOI : 10.1016 / j.cell.2006.07.031 . PMID 16990141 . 
  113. ↑ Weill N, Lisi V, Scott N, Dallaire P, Pelloux J, Major F (август 2015). «MiRBooking моделирует стехиометрический механизм действия микроРНК» . Исследования нуклеиновых кислот . 43 (14): 6730–8. DOI : 10.1093 / NAR / gkv619 . PMC 4538818 . PMID 26089388 .  
  114. ^ Бэк D, Villen Дж, Шин С, Камарго ФО, Gygi С.П., Бартель ДП (2008). «Влияние микроРНК на выход белка» . Природа . 455 (7209): 64–71. Bibcode : 2008Natur.455 ... 64В . DOI : 10,1038 / природа07242 . PMC 2745094 . PMID 18668037 .  
  115. ^ Alexiou P, Maragkakis M, Пападопулос GL, Reczko M, Hatzigeorgiou AG (2009). «Трудности перевода: оценка и перспектива вычислительной идентификации мишени микроРНК» . Биоинформатика . 25 (23): 3049–55. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btp565 . PMID 19789267 . 
  116. ^ Ritchie W, S Flamant, Rasko JE (2009). «Предсказание целей и функций микроРНК: ловушки для неосторожных». Методы природы . 6 (6): 3978–398. DOI : 10.1038 / nmeth0609-397 . PMID 19478799 . S2CID 205417583 .  
  117. ↑ Chiu HS, Llobet-Navas D, Yang X, Chung WJ, Ambesi-Impiombato A, Iyer A, Kim HR, Seviour EG, Luo Z, Sehgal V, Moss T, Lu Y, Ram P, Silva J, Mills GB, Калифано А., Сумазин П. (февраль 2015 г.). «Амур: одновременная реконструкция сетей микроРНК-мишень и цеРНК» . Геномные исследования . 25 (2): 257–67. DOI : 10.1101 / gr.178194.114 . PMC 4315299 . PMID 25378249 .  
  118. ^ Maragkakis M, Alexiou P, Papadopoulos GL, Reczko M, Dalamagas T, Giannopoulos G, Goumas G, Koukis E, Kourtis K, Simossis VA, Sethupathy P, Vergoulis T, Koziris N, Sellis AG, Tsanakas P, Hatzige 2009 ). «Точное предсказание цели микроРНК коррелирует с уровнями репрессии белка» . BMC Bioinformatics . 10 (1): 295. DOI : 10,1186 / 1471-2105-10-295 . PMC 2752464 . PMID 19765283 .  
  119. ^ Thadani R, Тамй MT (2006). «MicroTar: прогнозирование мишеней микроРНК из дуплексов РНК» . BMC Bioinformatics . 7. 7 (Дополнение 5): S20. DOI : 10.1186 / 1471-2105-7-S5-S20 . PMC 1764477 . PMID 17254305 .  
  120. Перейти ↑ Kim SK, Nam JW, Rhee JK, Lee WJ, Zhang BT (2006). «miTarget: предсказание гена-мишени микроРНК с использованием машины опорных векторов» . BMC Bioinformatics . 7 (1): 411. DOI : 10,1186 / 1471-2105-7-411 . PMC 1594580 . PMID 16978421 .  
  121. ^ Фридман Y, Naamati G, Linial M (август 2010). «MiRror: веб-инструмент комбинаторного анализа ансамблей микроРНК и их мишеней» . Биоинформатика . 26 (15): 1920–1. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btq298 . PMID 20529892 . 
  122. ^ Балага O, Фридман Y, Linial M (октябрь 2012). «К комбинаторной природе регуляции микроРНК в клетках человека» . Исследования нуклеиновых кислот . 40 (19): 9404–16. DOI : 10.1093 / NAR / gks759 . PMC 3479204 . PMID 22904063 .  
  123. ^ Крек А., Грюн Д., Пой М.Н., Вольф Р., Розенберг Л., Эпштейн Э.Дж., МакМенамин П., да Пьедаде I, Гунсалус К.С., Стоффель М., Раевский Н. (2005). «Комбинаторные прогнозы мишеней микроРНК». Нат Жене . 37 (5): 495–500. DOI : 10.1038 / ng1536 . PMID 15806104 . S2CID 22672750 .  
  124. ^ Kertesz M, N Iovino, Unnerstall U, Галлия U, Сегал E (2007). «Роль доступности сайта в распознавании мишени микроРНК». Нат Жене . 39 (10): 1278–84. DOI : 10.1038 / ng2135 . PMID 17893677 . S2CID 1721807 .  
  125. ↑ van Dongen S, Abreu-Goodger C, Enright AJ (2008). «Обнаружение связывания микроРНК и нецелевых эффектов миРНК из данных по экспрессии» . Нат методы . 5 (12): 1023–5. DOI : 10.1038 / nmeth.1267 . PMC 2635553 . PMID 18978784 .  
  126. ^ Бартоничек N, Энрайт AJ (2010). «SylArray: веб-сервер для автоматического обнаружения эффектов miRNA из данных экспрессии» . Биоинформатика . 26 (22): 2900–1. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btq545 . PMID 20871108 . 
  127. ^ Р. Heikham и Р. Шанкар (2010). «Информация о последовательности фланкирующей области для уточнения прогнозов мишени микроРНК». Журнал биологических наук . 35 (1): 105–18. DOI : 10.1007 / s12038-010-0013-7 . PMID 20413915 . S2CID 7047781 .  
  128. ^ Льюис BP, Shih IH, Джонс-Роудс МВт, Бартель DP, Burge CB (декабрь 2003). «Прогнозирование мишеней микроРНК млекопитающих» . Cell . 115 (7): 787–98. DOI : 10.1016 / S0092-8674 (03) 01018-3 . PMID 14697198 . 
  129. ^ Льюис BP, Burge CB, Бартель DP (январь 2005). «Консервативное спаривание семян, часто фланкированное аденозинами, указывает на то, что тысячи человеческих генов являются мишенями для микроРНК» . Cell . 120 (1): 15–20. DOI : 10.1016 / j.cell.2004.12.035 . PMID 15652477 . 
  130. ^ Grimson A, Farh KK, Джонстон WK, Garrett-Engele P, Lim LP, Бартель DP (июль 2007). «Специфичность нацеливания микроРНК у млекопитающих: детерминанты за пределами спаривания семян» . Молекулярная клетка . 27 (1): 91–105. DOI : 10.1016 / j.molcel.2007.06.017 . PMC 3800283 . PMID 17612493 .  
  131. ^ Garcia DM, Пэк D, Shin C, Bell GW, Grimson A, Бартель DP (сентябрь 2011). «Слабая стабильность спаривания семян и высокое изобилие сайтов-мишеней снижают эффективность lsy-6 и других микроРНК» . Структурная и молекулярная биология природы . 18 (10): 1139–46. DOI : 10.1038 / nsmb.2115 . PMC 3190056 . PMID 21909094 .  
  132. Перейти ↑ Agarwal V, Bell GW, Nam JW, Bartel DP (август 2015). «Предсказание эффективных сайтов-мишеней микроРНК в мРНК млекопитающих» . eLife . 4 : e05005. DOI : 10.7554 / eLife.05005 . PMC 4532895 . PMID 26267216 .  
  133. ^ Agarwal, V; Субтельный, АО; Thiru, P; Улицкий, я; Бартель, Д.П. (4 октября 2018 г.). «Прогнозирование эффективности нацеливания на микроРНК у дрозофилы» . Геномная биология . 19 (1): 152. DOI : 10.1186 / s13059-018-1504-3 . PMC 6172730 . PMID 30286781 .  
  134. ^ Washietl S, Hofacker IL (2004). «Консенсусное сворачивание выровненных последовательностей как новая мера для обнаружения функциональных РНК с помощью сравнительной геномики». J. Mol. Биол . 342 (1): 19–30. CiteSeerX 10.1.1.58.6251 . DOI : 10.1016 / j.jmb.2004.07.018 . PMID 15313604 .  
  135. ^ Pedersen JS, Bejerano G, Siepel A и др. (2006). «Идентификация и классификация консервативных вторичных структур РНК в геноме человека» . PLOS Comput. Биол . 2 (4): e33. Bibcode : 2006PLSCB ... 2 ... 33P . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.0020033 . PMC 1440920 . PMID 16628248 .  
  136. Перейти ↑ Coventry A, Kleitman DJ, Berger BA (2004). «MSARI: множественное выравнивание последовательностей для статистического обнаружения вторичной структуры РНК» . PNAS . 101 (33): 12102–12107. Bibcode : 2004PNAS..10112102C . DOI : 10.1073 / pnas.0404193101 . PMC 514400 . PMID 15304649 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  137. Перейти ↑ Rivas E, Eddy SR (2001). «Обнаружение гена некодирующей РНК с использованием сравнительного анализа последовательностей» . BMC Bioinformatics . 2 (1): 8. DOI : 10,1186 / 1471-2105-2-8 . PMC 64605 . PMID 11801179 .  
  138. Перейти ↑ Rivas E, Klein RJ, Jones TA, Eddy SR (2001). «Вычислительная идентификация некодирующих РНК в E. coli с помощью сравнительной геномики» . Curr. Биол . 11 (17): 1369–73. DOI : 10.1016 / S0960-9822 (01) 00401-8 . PMID 11553332 . 
  139. ^ Washietl S, Hofacker IL, Stadler PF (2005). «Быстрое и надежное предсказание некодирующих РНК» . Proc. Natl. Акад. Sci. США . 102 (7): 2454–9. Bibcode : 2005PNAS..102.2454W . DOI : 10.1073 / pnas.0409169102 . PMC 548974 . PMID 15665081 .  
  140. ^ Gruber AR, Neuböck R, Hofacker IL, Washietl S (2007). «Веб-сервер RNAz: предсказание термодинамически стабильных и эволюционно консервативных структур РНК» . Nucleic Acids Res . 35 (выпуск веб-сервера): W335–8. DOI : 10.1093 / NAR / gkm222 . PMC 1933143 . PMID 17452347 .  
  141. ^ Washietl S (2007). «Предсказание структурных некодирующих РНК с помощью РНКз». Сравнительная геномика . Методы молекулярной биологии. 395 . С. 503–26. DOI : 10.1007 / 978-1-59745-514-5_32 . ISBN 978-1-58829-693-1. PMID  17993695 .
  142. ^ Эндрюс RJ, J Рош, Мосс WN (2018). «ScanFold: подход к общегеномному открытию локальных структурных элементов РНК - приложения к вирусу Зика и ВИЧ» . PeerJ . 6 : e6136. DOI : 10,7717 / peerj.6136 . PMC 6317755 . PMID 30627482 .  
  143. ^ Лэслетт D, Canback B (2004). «ARAGORN, программа для обнаружения генов тРНК и генов тмРНК в нуклеотидных последовательностях» . Nucleic Acids Res . 32 (1): 11–6. DOI : 10.1093 / NAR / gkh152 . PMC 373265 . PMID 14704338 .  
  144. Перейти ↑ Jha A, Shankar R (2013). "miReader: открытие новых miRNAs у видов без секвенирования генома" . PLOS ONE . 8 (6): e66857. Bibcode : 2013PLoSO ... 866857J . DOI : 10.1371 / journal.pone.0066857 . PMC 3689854 . PMID 23805282 .  
  145. ^ Artzi S, Kiezun A, Shomron N (2008). «miRNAminer: инструмент для поиска гомологичных генов микроРНК» . BMC Bioinformatics . 9 (1): 39. DOI : 10,1186 / 1471-2105-9-39 . PMC 2258288 . PMID 18215311 .  
  146. Перейти ↑ Ahmed F, Ansari HR, Raghava GP (2009). «Предсказание направляющей цепи микроРНК по ее последовательности и вторичной структуре» . BMC Bioinformatics . 10 (1): 105. DOI : 10,1186 / 1471-2105-10-105 . PMC 2676257 . PMID 19358699 .  
  147. ^ Хертел J, Stadler PF (2006). «Шпильки в стоге сена: распознавание предшественников микроРНК в сравнительных данных геномики» . Биоинформатика . 22 (14): e197–202. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btl257 . PMID 16873472 . 
  148. ^ Уитс J, Перьер G, Van De Peer Y (2004). «Европейская база данных рибосомных РНК» . Nucleic Acids Res . 32 (выпуск базы данных): D101–3. DOI : 10.1093 / NAR / gkh065 . PMC 308799 . PMID 14681368 .  
  149. ^ Шиманьский М, Barciszewska М.З., Эрдманна В.А., Barciszewski J (2002). «База данных 5S рибосомальной РНК» . Nucleic Acids Res . 30 (1): 176–8. DOI : 10.1093 / NAR / 30.1.176 . PMC 99124 . PMID 11752286 .  
  150. ^ Lagesen K, Hallin P, Rødland EA, Staerfeldt HH, Rognes T, Ussery DW (2007). «RNAmmer: последовательная и быстрая аннотация генов рибосомной РНК» . Nucleic Acids Res . 35 (9): 3100–8. DOI : 10.1093 / NAR / gkm160 . PMC 1888812 . PMID 17452365 .  
  151. ^ Хертел J, Hofacker IL, Stadler PF (2008). «SnoReport: вычислительная идентификация мяРНК с неизвестными мишенями» . Биоинформатика . 24 (2): 158–64. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btm464 . PMID 17895272 . 
  152. ↑ Lowe TM, Eddy SR (февраль 1999 г.). «Вычислительный экран для snoRNAs руководства метилирования в дрожжах». Наука . 283 (5405): 1168–71. Bibcode : 1999Sci ... 283.1168L . DOI : 10.1126 / science.283.5405.1168 . PMID 10024243 . 
  153. ^ a b Шаттнер П., Брукс А.Н., Лоу TM (июль 2005 г.). «Веб-серверы tRNAscan-SE, snoscan и snoGPS для обнаружения тРНК и snoRNA» . Исследования нуклеиновых кислот . 33 (проблема с веб-сервером): W686-9. DOI : 10.1093 / NAR / gki366 . PMC 1160127 . PMID 15980563 .  
  154. Перейти ↑ Lowe TM, Eddy SR (1997). «tRNAscan-SE: программа для улучшенного обнаружения генов транспортной РНК в геномной последовательности» . Nucleic Acids Res . 25 (5): 955–64. DOI : 10.1093 / NAR / 25.5.955 . PMC 146525 . PMID 9023104 .  
  155. Перейти ↑ Tempel S, Tahi F (2012). «Быстрый ab-initio метод для предсказания предшественников miRNA в геномах» . Nucleic Acids Res . 40 (11): 955–64. DOI : 10.1093 / NAR / gks146 . PMC 3367186 . PMID 22362754 .  
  156. ^ Готре D, Ламберт А (2001). «Прямое определение мотива РНК и идентификация из множественных выравниваний последовательностей с использованием профилей вторичной структуры». J Mol Biol . 313 (5): 1003–11. DOI : 10.1006 / jmbi.2001.5102 . PMID 11700055 . 
  157. ^ Ламберт A, Фонтейн JF, Legendre M, Leclerc F, Permal E, Major F, Putzer H, Delfour O, Michot B, Gautheret D (2004). «Сервер ERPIN: интерфейс для идентификации мотивов РНК на основе профиля» . Nucleic Acids Res . 32 (выпуск веб-сервера): W160–5. DOI : 10.1093 / NAR / gkh418 . PMC 441556 . PMID 15215371 .  
  158. Перейти ↑ Lambert A, Legendre M, Fontaine JF, Gautheret D (2005). «Вычисление значений ожидания для мотивов РНК с использованием дискретных сверток» . BMC Bioinformatics . 6 (1): 118. DOI : 10,1186 / 1471-2105-6-118 . PMC 1168889 . PMID 15892887 .  
  159. ^ Навроцкий EP, Eddy SR (2007). «Зависимая от запроса группировка (QDB) для более быстрого поиска сходства РНК» . PLOS Comput. Биол . 3 (3): e56. Bibcode : 2007PLSCB ... 3 ... 56N . DOI : 10.1371 / journal.pcbi.0030056 . PMC 1847999 . PMID 17397253 .  
  160. Перейти ↑ Eddy SR (2002). «Эффективный с точки зрения памяти алгоритм динамического программирования для оптимального выравнивания последовательности с вторичной структурой РНК» . BMC Bioinformatics . 3 (1): 18. DOI : 10,1186 / 1471-2105-3-18 . PMC 119854 . PMID 12095421 .  
  161. Перейти ↑ Eddy SR, Durbin R (1994). «Анализ последовательности РНК с использованием ковариационных моделей» . Nucleic Acids Res . 22 (11): 2079–88. DOI : 10.1093 / nar / 22.11.2079 . PMC 308124 . PMID 8029015 .  
  162. Перейти ↑ Sato K, Sakakibara Y (2005). «Вторичное структурное выравнивание РНК с условными случайными полями» . Биоинформатика . 21. Дополнение 2 (Suppl_2): ii237–42. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bti1139 . PMID 16204111 . 
  163. ^ Weinberg Z, Ruzzo WL (2004). «Использование консервативной структуры для более быстрого аннотирования некодирующих РНК без потери точности» . Биоинформатика . 20. Дополнение 1 (Suppl_1): i334–41. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bth925 . PMID 15262817 . 
  164. ^ Weinberg Z, Ruzzo WL (2006). «Эвристика на основе последовательностей для более быстрого аннотирования семейств некодирующих РНК» . Биоинформатика . 22 (1): 35–9. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bti743 . PMID 16267089 . 
  165. ^ Клейн RJ, Eddy SR (2003). «RSEARCH: поиск гомологов одиночных структурированных последовательностей РНК» . BMC Bioinformatics . 4 (1): 44. DOI : 10,1186 / 1471-2105-4-44 . PMC 239859 . PMID 14499004 .  
  166. ^ Meyer F, Курц S, Backofen R, Will S, M Beckstette (2011). «Structator: быстрый индексный поиск паттернов структуры последовательности РНК» . BMC Bioinformatics . 12 (1): 214. DOI : 10,1186 / 1471-2105-12-214 . PMC 3154205 . PMID 21619640 .  
  167. ^ Meyer F, Курц S, M Beckstette (июль 2013). «Быстрые онлайновые и основанные на индексах алгоритмы для приблизительного поиска паттернов структуры последовательности РНК» . BMC Bioinformatics . 14 (1): 226. DOI : 10,1186 / 1471-2105-14-226 . PMC 3765529 . PMID 23865810 .  
  168. ^ Гарднер PP, Giegerich R (2004). «Комплексное сравнение сравнительных подходов к предсказанию структуры РНК» . BMC Bioinformatics . 5 (1): 140. DOI : 10,1186 / 1471-2105-5-140 . PMC 526219 . PMID 15458580 .  
  169. ^ Гарднер PP, Вильм A, Washietl S (2005). «Тест нескольких программ выравнивания последовательностей на структурных РНК» . Nucleic Acids Res . 33 (8): 2433–9. DOI : 10.1093 / NAR / gki541 . PMC 1087786 . PMID 15860779 .  
  170. ^ Вильм A, Mainz I, Штегер G (2006). «Улучшенный тест выравнивания РНК для программ выравнивания последовательностей» . Алгоритмы Мол биол . 1 (1): 19. DOI : 10,1186 / 1748-7188-1-19 . PMC 1635699 . PMID 17062125 .  
  171. ^ Freyhult EK, Bollback JP, Гарднер PP (2007). «Изучение темной материи генома: критическая оценка эффективности методов поиска гомологии на некодирующих РНК» . Genome Res . 17 (1): 117–25. DOI : 10.1101 / gr.5890907 . PMC 1716261 . PMID 17151342 .  
  172. ^ Puton T, Козловский LP, Ротер К.М., Буйницкий JM (2013). «CompaRNA: сервер для непрерывного тестирования автоматизированных методов предсказания вторичной структуры РНК» . Исследования нуклеиновых кислот . 41 (7): 4307–23. DOI : 10.1093 / NAR / gkt101 . PMC 3627593 . PMID 23435231 .  
  173. ^ Райт ES (2020). «RNAconTest: инструменты сравнения для выравнивания множественных последовательностей некодирующих РНК на основе структурной согласованности» . РНК . 26 (5): 531–540. DOI : 10,1261 / rna.073015.119 . PMC 7161358 . PMID 32005745 .  
  174. ^ Сейбел П.Н., Мюллер Т, Т Dandekar, Шульц Дж, Вольф М (2006). «4SALE - инструмент для синхронного выравнивания и редактирования последовательностей РНК и вторичных структур» . BMC Bioinformatics . 7 (1): 498. DOI : 10,1186 / 1471-2105-7-498 . PMC 1637121 . PMID 17101042 .  
  175. ^ Bendana YR, Холмс IH (2008). «Colorstock, SScolor, Rat ́on: Инструменты визуализации выравнивания РНК» . Биоинформатика . 24 (4): 579–80. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btm635 . PMC 7109877 . PMID 18218657 .  
  176. ^ Никол JW, Helt Г.А., Blanchard С.Г. Jr, Раджа A, Лорейн AE (2009). «Интегрированный браузер генома: бесплатное программное обеспечение для распространения и исследования наборов данных в масштабе генома» . Биоинформатика . 25 (20): 2730–2731. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btp472 . PMC 2759552 . PMID 19654113 .  
  177. Перейти ↑ Waterhouse AM, Procter JB, Martin DM, Clamp M, Barton GJ (2009). «Jalview Version 2 - редактор множественного выравнивания последовательностей и инструментальные средства анализа» . Биоинформатика . 25 (9): 1189–91. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btp033 . PMC 2672624 . PMID 19151095 .  
  178. Перейти ↑ Clamp M, Cuff J, Searle SM, Barton GJ (2004). "Редактор выравнивания Jalview Java" . Биоинформатика . 20 (3): 426–7. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btg430 . PMID 14960472 . 
  179. Перейти ↑ Griffiths-Jones S (2005). "RALEE - редактор выравнивания РНК в Emacs" . Биоинформатика . 21 (2): 257–9. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bth489 . PMID 15377506 . 
  180. ^ Андерсен ES, Линд-Томсен A, Кнудсен B и др. (2007). «Полуавтоматическое улучшение выравнивания РНК» . РНК . 13 (11): 1850–9. DOI : 10,1261 / rna.215407 . PMC 2040093 . PMID 17804647 .  
  181. ^ Ли, Дж. И Кладванг, В. и Ли, М. и Канту, Д. и Азизьян, М. и Ким, Х. и Лимпэчер, А. и Юн, С., и Трейл, А. и Дас, Р. (2014). «Правила дизайна РНК из огромной открытой лаборатории» . PNAS . 111 (6): 2122–2127. Bibcode : 2014PNAS..111.2122L . DOI : 10.1073 / pnas.1313039111 . PMC 3926058 . PMID 24469816 .  CS1 maint: multiple names: authors list (link)
  182. ^ JA Гарсия-Мартин; П. Клот; И. Доту (2013). «RNAiFold: алгоритм программирования с ограничениями для обратного сворачивания РНК и молекулярного дизайна». Журнал биоинформатики и компьютерной биологии . 11 (2): 1350001. DOI : 10,1142 / S0219720013500017 . PMID 23600819 . 
  183. ^ JA Гарсия-Мартин; П. Клот; И. Доту (2013). «RNAiFold: веб-сервер для обратного сворачивания РНК и молекулярного дизайна» . Исследования нуклеиновых кислот . 41 (W1): W465-70. DOI : 10.1093 / NAR / gkt280 . PMC 3692061 . PMID 23700314 .  
  184. ^ JA Гарсия-Мартин; И. Доту; П. Клот (2015). «RNAiFold 2.0: веб-сервер и программное обеспечение для разработки индивидуальных и основанных на Rfam молекул РНК» . Исследования нуклеиновых кислот . 43 (W1): W513-21. arXiv : 1505.04210 . Bibcode : 2015arXiv150504210G . DOI : 10.1093 / NAR / gkv460 . PMC 4489274 . PMID 26019176 .  
  185. ^ М. Андронеску; AP Fejes; Ф. Хаттер; HH Hoos; Кондон (2004). «Новый алгоритм дизайна вторичной структуры РНК». Журнал молекулярной биологии . 336 (3): 607–624. DOI : 10.1016 / j.jmb.2003.12.041 . PMID 15095976 . 
  186. ^ A Busch & R Backofen (2006). «ИНФО-РНК - быстрый подход к обратному сворачиванию РНК» . Биоинформатика . 22 (15): 1823–1831. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btl194 . PMID 16709587 . 
  187. ^ A Busch & R Backofen (2007). «ИНФО-РНК - сервер для быстрого обратного сворачивания РНК, удовлетворяющий ограничениям последовательности» . Исследования нуклеиновых кислот . 35 (проблема с веб-сервером): W310-3. DOI : 10.1093 / NAR / gkm218 . PMC 1933236 . PMID 17452349 .  
  188. ^ Avihoo, A & D Чуркин Бараш (2011). «RNAexinv: расширенная обратная сворачивание РНК от формы и физических атрибутов к последовательностям» . BMC Bioinformatics . 12 (319): 319. DOI : 10,1186 / 1471-2105-12-319 . PMC 3176266 . PMID 21813013 .  
  189. ↑ А. Левин; М. Лис; Ю. Понти; CW О'Доннелл; С. Девадас; Б. Бергер и Дж. Вальдиспюль (2012). «Глобальный выборочный подход к проектированию и реинжинирингу вторичных структур РНК» . Исследования нуклеиновых кислот . 40 (20): 10041–10052. DOI : 10.1093 / NAR / gks768 . PMC 3488226 . PMID 22941632 .  
  190. ^ V Райнхарц, У. Понти & Жером Waldispühl (2013). «Алгоритм взвешенной выборки для разработки последовательностей РНК с целевой вторичной структурой и распределением нуклеотидов» . Биоинформатика . 29 (13): i308 – i315. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btt217 . PMC 3694657 . PMID 23812999 .  
  191. ^ MC Мэттис; С. Бинерт и А. Э. Торда (2012). "Динамика в пространстве последовательностей для дизайна вторичной структуры РНК". Журнал химической теории и вычислений . 8 (10): 3663–3670. DOI : 10.1021 / ct300267j . PMID 26593011 . 
  192. ^ А. Танеда (2011). «MODENA: многоцелевой обратный фолдинг РНК» . Достижения и применения в биоинформатике и химии . 4 : 1–12. DOI : 10.2147 / aabc.s14335 . PMC 3169953 . PMID 21918633 .  
  193. ^ A. Танеда (2012). "Многоцелевой генетический алгоритм для дизайна последовательности псевдоузловой РНК" . Границы генетики . 3 : 36. DOI : 10,3389 / fgene.2012.00036 . PMC 3337422 . PMID 22558001 .  
  194. ^ Esmaili-Taheri; М Ганджтабеш; М. Мохаммад-Нури (2014). «Эволюционное решение проблемы дизайна РНК». Биоинформатика . 30 (9): 1250–1258. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btu001 . PMID 24407223 . 
  195. ^ R Kleinkauf; M Mann; Р. Бакофен (2015). «антаРНК: дизайн последовательности РНК на основе муравьиной колонии» . Биоинформатика . 31 (19): 3114–3121. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btv319 . PMC 4576691 . PMID 26023105 .  
  196. ^ R Kleinkauf; T Houwaart; R Backofen; М. Манн (2015). «антаРНК - Многоцелевой обратный фолдинг РНК псевдоузла с использованием оптимизации муравьиных колоний» . BMC Bioinformatics . 16 (389): 389. DOI : 10,1186 / s12859-015-0815-6 . PMC 4652366 . PMID 26581440 .  
  197. ^ C Flamm; IL Hofacker; S Maurer-Stroh; П.Ф. Штадлер; М. Зель (2001). «Дизайн мультистабильных молекул РНК» . РНК . 7 (2): 254–265. DOI : 10.1017 / s1355838201000863 . PMC 1370083 . PMID 11233982 .  
  198. Перейти ↑ G Rodrigo G & A Jaramillo (2014). «RiboMaker: компьютерный дизайн риборегуляции на основе конформации» . Биоинформатика . 30 (17): 2508–2510. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btu335 . PMID 24833802 . 
  199. ^ S Hammer; Б. Чиачек; C Flamm; IL Hofacker & S Findeiß (2017). «RNAblueprint: гибкий дизайн последовательностей множественных целевых нуклеиновых кислот» . Биоинформатика . 33 (18): 2850–2858. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btx263 . PMC 5870862 . PMID 28449031 .  
  200. ^ C Höner zu Siederdissen; S Hammer; Я Абфальтер; IL Hofacker; К. Фламм и П. Ф. Штадлер (2013). «Вычислительный дизайн РНК со сложными энергетическими ландшафтами». Биополимеры . 99 (12): 1124–1136. DOI : 10.1002 / bip.22337 . PMID 23818234 . S2CID 7337968 .  
  201. ^ RB Lyngsø; JWJ Андерсон; Е Сизикова; Бадугу; Т. Хайланд и Йотун Хейн (2012). «Frnakenstein: множественная обратная фолдинг РНК-мишени» . BMC Bioinformatics . 13 (260): 260. DOI : 10,1186 / 1471-2105-13-260 . PMC 3534541 . PMID 23043260 .  
  202. ^ W. Shu; М. Лю; Х. Чен; X. Bo; С. Ван (2010). «ARDesigner: Интернет-система для дизайна аллостерической РНК». Журнал биотехнологии . 150 (4): 466–473. DOI : 10.1016 / j.jbiotec.2010.10.067 . PMID 20969900 . 
  203. ^ Byun Y, Han K (2009). «PseudoViewer3: создание плоских чертежей крупномасштабных структур РНК с псевдоузлами» . Биоинформатика . 25 (11): 1435–7. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btp252 . PMID 19369500 . 
  204. ^ Byun Y, Han K (2006). «PseudoViewer: веб-приложение и веб-сервис для визуализации псевдоузлов и вторичных структур РНК» . Nucleic Acids Res . 34 (выпуск веб-сервера): W416–22. DOI : 10.1093 / NAR / gkl210 . PMC 1538805 . PMID 16845039 .  
  205. ^ Han K, Byun Y (2003). «PSEUDOVIEWER2: Визуализация псевдоузлов РНК любого типа» . Nucleic Acids Res . 31 (13): 3432–40. DOI : 10.1093 / NAR / gkg539 . PMC 168946 . PMID 12824341 .  
  206. Перейти ↑ Han K, Lee Y, Kim W (2002). «PseudoViewer: автоматическая визуализация псевдоузлов РНК» . Биоинформатика . 18. 18 (Дополнение 1): S321–8. DOI : 10.1093 / биоинформатика / 18.suppl_1.S321 . PMID 12169562 . 
  207. Перейти ↑ Kaiser A, Krüger J, Evers DJ (2007). «РНК-фильмы 2: последовательная анимация вторичных структур РНК» . Nucleic Acids Res . 35 (выпуск веб-сервера): W330–4. DOI : 10.1093 / NAR / gkm309 . PMC 1933240 . PMID 17567618 .  
  208. ^ Еверс D, Giegerich R (1999). «РНК-фильмы: визуализация пространств вторичной структуры РНК» . Биоинформатика . 15 (1): 32–7. DOI : 10.1093 / биоинформатики / 15.1.32 . PMID 10068690 . 
  209. ^ Цанг HH, Dai DC (2012). «РНК-ДВ: интерактивный инструмент для редактирования и визуализации вторичных структур РНК». Proceeding BCB '12 Труды конференции ACM по биоинформатике, вычислительной биологии и биомедицине : 601–603. DOI : 10.1145 / 2382936.2383036 . ISBN 9781450316705. S2CID  15910737 .
  210. ^ Мартинес HM, Майзель И. В., Шапиро Б. (2008). «RNA2D3D: программа для создания, просмотра и сравнения трехмерных моделей РНК» . J Biomol Struct Dyn . 25 (6): 669–83. DOI : 10.1080 / 07391102.2008.10531240 . PMC 3727907 . PMID 18399701 .  
  211. ^ Reuter JS, Mathews DH (2010). «Структура РНК: программа для предсказания и анализа вторичной структуры РНК» . BMC Bioinformatics . 11 (1): 129. DOI : 10,1186 / 1471-2105-11-129 . PMC 2984261 . PMID 20230624 .  
  212. ^ Ян Н, Жоссин Р, Leontis Н, Чен л, ВЕСТБРУК Дж, Бермана Н, Westhof Е (2003). «Инструменты для автоматической идентификации и классификации пар оснований РНК» . Nucleic Acids Res . 31 (13): 3450–60. DOI : 10.1093 / NAR / gkg529 . PMC 168936 . PMID 12824344 .  
  213. ^ Менцель Р, Зееманн С.Е., Городкин J (2012). «RILogo: визуализация взаимодействий РНК-РНК» . Биоинформатика . 28 (19): 2523–6. DOI : 10.1093 / биоинформатики / bts461 . PMID 22826541 . 
  214. ^ Darty K, Denise A, Понти Y (2009). «ВАРНА: Интерактивное рисование и редактирование вторичной структуры РНК» . Биоинформатика . 25 (15): 1974–5. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btp250 . PMC 2712331 . PMID 19398448 .  
  215. ^ Kerpedjiev P, S Молоток, Hofacker IL (октябрь 2015). «Форна (принудительно-направленная РНК): простые и эффективные онлайн-схемы вторичной структуры РНК» . Биоинформатика . 31 (20): 3377–9. DOI : 10.1093 / биоинформатики / btv372 . PMC 4595900 . PMID 26099263 .  
  216. ^ Вайнберг, Заша; Брейкер, Рональд Р. (4 января 2011 г.). «R2R - программное обеспечение для ускорения изображения вторичных структур эстетического консенсуса РНК» . BMC Bioinformatics . 12 (1): 3. DOI : 10,1186 / 1471-2105-12-3 . PMC 3023696 . PMID 21205310 .