彼得,克洛特;阿米尔·巴耶根。 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 数学杂志。生物。 76,第5期,1195-1227(2018). 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 关键词:RNA二级结构;平均首次通过时间;复性动力学;Metropolis算法;Gillespie算法;平均重现时间;预期网络度 软件:MSBuilder(MSBuilder);ERD公司;MODENA(莫德纳);FFT或2D;RNAExp编号;KFOLD公司;NNDB公司;FFTbor公司;维也纳RNA;法国皇家医学会 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Clote}和\textit{A.H.Bayegan},J.数学。生物学76,第5期,1195--1227(2018;Zbl 1392.92066) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Abkevich VI,Gutin AM,Shakhnovich EI(1996)第一批生物聚合物如何进化。美国国家科学院院刊93(2):839-844·doi:10.1073/pnas.93.2.839 [2] Abkevich VI,Gutin AM,Shakhnovich EI(1997),益生元进化的计算机模拟。Pac-Symp生物计算机27-38 [3] Anfinsen CB(1973)蛋白质链折叠原理。科学181:223-230·doi:10.122/科学181.4096.223 [4] Aviram I,Veltman I,Churkin A,Barash D(2012)中型RNA动力学数值模拟的有效程序。分子生物学算法7(1):24·doi:10.1186/1748-7188-7-24 [5] Bowman GR(1084)关于使用MSMBuilder构建马尔可夫状态模型并使用BACE对其进行粗粒度处理的教程。分子生物学方法141-158:2014 [6] Bowman GR,Huang X,Pande VS(2009)使用广义集成模拟和马尔可夫状态模型识别构象状态。方法49(2):197-201·doi:10.1016/j.methy.2009.04.013 [7] Bowman GR,Pande VS(2010)蛋白质折叠状态是动力学中心。美国国家科学院院刊107(24):10890-10895·doi:10.1073/pnas.1003962107 [8] Bryngelson JD、Onuchic JN、Socci ND、Wolynes PG(1995)《蛋白质折叠的漏斗、途径和能量景观:合成》。蛋白质21(3):167-195·数字对象标识代码:10.1002/port.340210302 [9] Choi HM,Beck VA,Pierce NA(2014)使用杂交链式反应进行多重原位杂交。斑马鱼11(5):488-489·doi:10.1089/zeb2014.1501 [10] Clote 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