IPknot : prévision rapide et précise des structures secondaires de l'ARN avec des pseudonœuds en utilisant la programmation entière

MOTIVATION : Les pseudonœuds trouvés dans les structures secondaires d'un certain nombre d'ARN fonctionnels jouent divers rôles dans les processus biologiques. Les méthodes récentes de prédiction des structures secondaires de l'ARN couvrent certaines classes de structures à pseudonœuds, mais seules quelques-unes d'entre elles atteignent des prévisions satisfaisantes en termes de rapidité et de précision. RÉSULTATS : Nous proposons IPknot, une nouvelle méthode computationnelle pour prédire les structures secondaires de l'ARN avec des pseudonœuds basée sur la maximisation de la précision attendue d'une structure prédite. IPknot décompose une structure à pseudonœuds en un ensemble de sous-structures sans pseudonœuds et approxime une distribution de probabilité d'appariement de bases qui considère les pseudonœuds, menant à la capacité de modéliser une large classe de pseudonœuds et d'exécuter assez rapidement. De plus, nous proposons un algorithme heuristique pour affiner les probabilités d'appariement de bases afin d'améliorer la précision de prédiction d'IPknot. Le problème de la maximisation de la précision attendue est résolu en utilisant la programmation entière avec un seuil de coupure. Nous étendons également IPknot afin qu'il puisse prédire la structure secondaire consensus avec des pseudonœuds lorsqu'un alignement de séquences multiples est donné. IPknot est validé à travers des expériences approfondies sur divers ensembles de données, montrant qu'IPknot atteint une meilleure précision de prédiction et un temps d'exécution plus rapide par rapport à plusieurs méthodes de prédiction concurrentes. DISPONIBILITÉ : Le programme IPknot est disponible à l'adresse http://www.ncrna.org/software/ipknot/. IPknot est également disponible en tant que serveur web à l'adresse http://rna.naist.jp/ipknot/. CONTACT : satoken@k.u-tokyo.ac.jp ; ykato@is.naist.jp INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES : Les données supplémentaires sont disponibles en ligne sur Bioinformatics.