The prediction of RNA three-dimensional structures from its sequence only is a milestone to RNA function analysis and prediction. In recent years, many methods addressed this challenge, ranging from cycle decomposition and fragment assembly to molecular dynamics simulations. However, their predictions remain fragile and limited to small RNAs. In this work, we introduce RNA-MoIP, a new framework incorporating the novel local motif information available in databases for the prediction of RNA structures. We show that our approach (i) improves the accuracy of canonical base pair predictions, (ii) identifies the best secondary structures in a pool of sub-optimal structures, and (iii) predicts accurate 3D structures of large RNA molecules. / Un objectif principal de l'analyse fonctionnelle et prédictive de l'ARN est d'obtenir sa structure tridimensionnel à partir de sa séquence. Pour résoudre ce problème, plusieurs méthodes ont été développées durant les dernières années, telles la décomposition cyclique, l'assemblage de fragments et la simulation de dynamiques moléculaire. Cependant, leurs capacacités prédictives restent limitées. Nous avons mis au point un nouvel outil, RNA-MoIP, permettant d'incorporer l'information des motifs locaux nouvellement accessibles dans des bases de données pour la prédiction de structures d'ARN. Nous montrons que notre approche (i) améliore la prédiction des paire de bases canoniques (ii) identifie la meilleure structure secondaire dans un ensemble de sous-optimaux et (iii) prédit des structures 3D précises pour de large molécules d'ARN.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.114361 |
| Date | January 2013 |
| Creators | Reinharz, Vladimir |
| Contributors | Jérôme Waldispuhl (Internal/Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Master of Science (School of Computer Science) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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