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使用蒙特卡罗和吉莱斯皮算法的RNA折叠动力学。 (英语) Zbl 1392.92066号

摘要:已知RNA二级结构折叠动力学对某些过程的生物功能很重要,例如大肠杆菌中的hok/sok系统。虽然线性代数为微小(约20nt)RNA序列的特纳能量模型提供了二级结构折叠动力学的精确计算解,但较大序列的折叠动力学只能通过在粗粒度模型中将结构装箱为宏观状态来近似,或者使用蒙特卡罗算法或Gillespie算法反复模拟二级结构褶皱。在这里,我们研究了蒙特卡罗算法和Gillespie算法之间的关系。我们证明了渐近地,Monte Carlo算法的(K)步轨迹的期望时间等于Gillespie算法的(N)倍,其中(N)表示Boltzmann期望网络度。如果网络是规则的(即每个节点具有相同的阶数),则蒙特卡罗算法计算的平均首次通过时间(MFPT)等于Gillespie算法计算的MFPT乘以(langle N\rangle);然而,对于非规则网络,情况并非如此。特别是,尽管平均首次通过时间大致相关,但蒙特卡罗算法计算的RNA二级结构折叠动力学并不等于Gillespie算法计算的折叠动力学。根据Monte Carlo和Gillespie算法的RNA二级结构折叠模拟软件是公开的,我们的软件用于计算给定RNA序列的二级结构网络的预期程度-参见http://bioinformatics.bc.edu/clote/RNAexpNumNbors。

MSC公司:

92D20型 蛋白质序列、DNA序列
60J22型 马尔可夫链中的计算方法
68甲19 其他编程范式(面向对象、顺序、并发、自动等)
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
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