W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

NEW MODELS AND ALGORITHMS FOR RNA PSEUDOKNOT ORDER ASSIGNMENT

Autorzy

[ 1 ] Instytut Chemii Bioorganicznej Polskiej Akademii Nauk, Polska Akademia Nauk | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2020

Opublikowano w

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

Rocznik: 2020 | Tom: 30 | Numer: 2

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
Streszczenie

EN The pseudoknot is a specific motif of the RNA structure that highly influences the overall shape and stability of a molecule. It occurs when nucleotides of two disjoint single-stranded fragments of the same chain, separated by a helical fragment, interact with each other and form base pairs. Pseudoknots are characterized by great topological diversity, and their systematic description is still a challenge. In our previous work, we have introduced the pseudoknot order a new coefficient representing the topological complexity of the pseudoknotted RNA structure. It is defined as the minimum number of base pair set decompositions, aimed to obtain the unknotted RNA structure. We have suggested how it can be useful in the interpretation and understanding of a hierarchy of RNA folding. However, it is not trivial to unambiguously identify pseudoknots and determine their orders in an RNA structure. Therefore, since the introduction of this coefficient, we have worked on the method to reliably assign pseudoknot orders in correspondence to the mechanisms that control the biological process leading to their formation in the molecule. Here, we introduce a novel graph coloring-based model for the problem of pseudoknot order assignment. We show a specialized heuristic operating on the proposed model and an alternative integer programming algorithm. The performance of both approaches is compared with that of state-of-the-art algorithms which so far have been most efficient in solving the problem in question. We summarize the results of computational experiments that evaluate our new methods in terms of classification quality on a representative data set originating from the non-redundant RNA 3D structure repository.

Strony (od-do)

315 - 324

DOI

10.34768/amcs-2020-0024

URL

https://sciendo.com/article/10.34768/amcs-2020-0024

Typ licencji

CC BY-ND (uznanie autorstwa - bez utworów zależnych)

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Data udostępnienia

07.2020

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

1 miesiąc po opublikowaniu

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

100

Punktacja Ministerstwa / czasopismo w ewaluacji 2017-2021

100