Предвиђање структуре нуклеинских киселина

Предвиђање структуре нуклеинских киселина је рачунарски метод одређивања секундарне и терцијарне структуре из секвенце нуклеинске киселине. Секундарна структура се може предвидети из једне или неколико секвенци, док се терцијарна структура се може предвидети из секвенце или путем компаративног моделовања (кад је структура хомологне секвенце позната).

Проблем предвиђања секундарне структуре нуклеинске киселине је углавном завистан од интеракција базних парова и стековања база. Многи молекули имају више могућих тридимензионих структура, тако да је предвиђање тих структура још увек није могуће, изузев очевидних секвенци и оних које су функционо сличне са познатом класом нуклеинских киселина, као што су трансфер РНК или микроРНК. Многи методи за предвиђање секундарне структуре се ослањају на варијације динамичког програмирања и стога имају ограничен опсег примене.

Док су методи слични, постоје одређене разлике у приступима за предвиђање структуре РНК и ДНК. Ин виво, ДНК структуре су склоније формирању дуплекса са пуном комплементарношћу између два ланца, док су РНК структуре склоније формирању комплекснијих секундарних и терцијарних структура, попут структура у рибозомима, сплајсосомима, или тРНК. Главни разлог за то је присуство додатног кисеоника, који омогућава РНК молекулу да формира додатне водоничне везе са основом нуклеинске киселине. Енергетски параметри су исто тако различити за две нуклеинске киселине.

Литература

• Baker D and Sali A. Protein structure prediction and structural genomics. Science 2001; 294: 93-6.
• Chiu, D.K. and Kolodziejczak, T. (1991) Inferring consensus structure from nucleic acid sequences. Comput. Appl. Biosci, . 7, 347–352
• Do CB, Woods DA, Batzoglou S. (2006) CONTRAfold: RNA secondary structure prediction without physics-based models. Bioinformatics. 22(14):e90-8.
• Gutell, R.R., et al. (1992) Identifying constraints on the higher-order structure of RNA: continued development and application of comparative sequence analysis methods. Nucleic Acids Res, . 20, 5785–5795
• Leontis NB, Lescoute A, and Westhof E. The building blocks and motifs of RNA architecture. Curr Opin Struct Biol 2006; 16: 279-87.
• Lindgreen S, Gardner PP, Krogh A (2006). „Measuring covariation in RNA alignments: physical realism improves information measures”. Bioinformatics. 22 (24): 2988—95. PMID 17038338. doi:10.1093/bioinformatics/btl514. 
• Macke T, Case D: Modeling unusual nucleic acid structures. In Molecular Modeling of Nucleic Acids. Edited by Leontes N, SantaLucia JJ. Washington, DC: American Chemical Society; 1998:379-393.
• Major F: Building three-dimensional ribonucleic acid structures. Comput Sci Eng 2003, 5:44-53.
• Massire C, Westhof E: MANIP: an interactive tool for modelling RNA. J Mol Graph Model 1998, 16:197-205, 255–257.
• Parisien M.; Major F. (2008). „The MC-Fold and MC-Sym pipeline infers RNA structure from sequence data”. Nature. 452 (7183): 51—55. Bibcode:2008Natur.452...51P. PMID 18322526. doi:10.1038/nature06684. 
• Tuzet, H. & Perriquet, O., 2004. CARNAC: folding families of related RNAs. Nucleic Acids Research, 32(Web Server issue), W142-145.
• Touzet, H., 2007. Comparative analysis of RNA genes: the caRNAc software. Methods in Molecular Biology (Clifton, N.J.), 395, 465-474.
• Yingling YG, Shapiro BA (2006). „The prediction of the wild-type telomerase RNA pseudoknot structure and the pivotal role of the bulge in its formation”. J Mol Graph Model. 25 (2): 261—274. PMID 16481205. doi:10.1016/j.jmgm.2006.01.003. 
• Zwieb C, Muller F (1997). „Three-dimensional comparative modeling of RNA”. Nucleic Acids Symp Ser. 36 (36): 69—71. PMID 9478210. 
• ModeRNA: A program for comparative RNA modeling