ボルツマン重み付けアンサンブルにおけるセントロイドによるRNA二次構造予測

自由エネルギーの最小化によるRNA二次構造の予測は、20年以上にわたって標準となっています。ここでは、ボルツマン加重構造アンサンブルに基づいた予測のためにこのパラダイムを捨てる新しい方法について説明します。一連の構造の代表として重心構造の概念を紹介し、その識別の手順を説明します。多様な種類の構造RNAを使用した最小自由エネルギー（MFE）構造と比較して、アンサンブルの重心は、感度がわずかに改善された正の予測値（PPV）によって測定されるように、30.0％少ない予測誤差になります。ボルツマンアンサンブルは、クラスターの少数（平均3.2）に分離できます。これらのクラスターの重心の中で、既知の構造と比較して決定される「最高のクラスター重心」は、PPVを46.5％、感度を21.7％改善します。MFE構造が最高の重心を含むクラスターの外側にある研究対象シーケンスの58％の場合、最高の重心による改善はPPVで62.5％、感度で31.4％です。これらの結果は、現在の不完全なエネルギーモデルの下にMFE構造を含むエネルギーが、おそらくユニークなネイティブ構造を含む利用できない完全なモデルのエネルギーとは異なることを示唆しています。Centroidsは、http：//sfold.wadsworth.orgのSFOLDサーバーで入手できます。

Prediction of RNA secondary structure by free energy minimization has been the standard for over two decades. Here we describe a novel method that forsakes this paradigm for predictions based on Boltzmann-weighted structure ensemble. We introduce the notion of a centroid structure as a representative for a set of structures and describe a procedure for its identification. In comparison with the minimum free energy (MFE) structure using diverse types of structural RNAs, the centroid of the ensemble makes 30.0% fewer prediction errors as measured by the positive predictive value (PPV) with marginally improved sensitivity. The Boltzmann ensemble can be separated into a small number (3.2 on average) of clusters. Among the centroids of these clusters, the "best cluster centroid" as determined by comparison to the known structure simultaneously improves PPV by 46.5% and sensitivity by 21.7%. For 58% of the studied sequences for which the MFE structure is outside the cluster containing the best centroid, the improvements by the best centroid are 62.5% for PPV and 31.4% for sensitivity. These results suggest that the energy well containing the MFE structure under the current incomplete energy model is often different from the one for the unavailable complete model that presumably contains the unique native structure. Centroids are available on the Sfold server at http://sfold.wadsworth.org.