Landscape Zooming toward the Prediction of RNA Cotranscriptional Folding

核糖核酸 能源景观 计算生物学 折叠(DSP实现) 抄写(语言学) 核酸结构 生物 计算机科学 化学 遗传学 基因 生物化学 语言学 电气工程 工程类 哲学
作者
Xiaojun Xu,Lei Jin,Liangxu Xie,Shi‐Jie Chen
出处
期刊:Journal of Chemical Theory and Computation [American Chemical Society]
卷期号:18 (3): 2002-2015 被引量:12
标识
DOI:10.1021/acs.jctc.1c01233
摘要

RNA molecules fold as they are transcribed. Cotranscriptional folding of RNA plays a critical role in RNA functions in vivo. Present computational strategies focus on simulations where large structural changes may not be completely sampled. Here, we describe an alternative approach to predicting cotranscriptional RNA folding by zooming in and out of the RNA folding energy landscape. By classifying the RNA structural ensemble into "partitions" based on long, stable helices, we zoom out of the landscape and predict the overall slow folding kinetics from the interpartition kinetic network, and for each interpartition transition, we zoom in on the landscape to simulate the kinetics. Applications of the model to the 117-nucleotide E. coli SRP RNA and the 59-nucleotide HIV-1 TAR RNA show agreements with the experimental data and new structural and kinetic insights into biologically significant conformational switches and pathways for these important systems. This approach, by zooming in/out of an RNA folding landscape at different resolutions, might allow us to treat large RNAs in vivo with transcriptional pause, transcription speed, and other in vivo effects.
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