RNAs adopt specific, stable tertiar

RNAs adopt specific, stable tertiary architectures to perform their activities. Knowledge of RNA tertiary
structure is fundamental to understand RNA functions beginning with transcription and ending with
turnover. Contrary to advanced RNA secondary structure prediction algorithms, which allow good accuracy
when experimental data are integrated into the prediction, tertiary structure prediction of large
RNAs still remains a significant challenge. However, the field of RNA tertiary structure prediction is
rapidly developing and new computational methods based on different strategies are emerging.
RNAComposer is a user-friendly and freely available server for 3D structure prediction of RNA up to 500
nucleotide residues. RNAComposer employs fully automated fragment assembly based on RNA secondary
structure specified by the user. Importantly, this method allows incorporation of distance restraints
derived from the experimental data to strengthen the 3D predictions. The potential and limitations of
RNAComposer are discussed and an application to RNA design for nanotechnology is presented

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

RNAs นำเฉพาะ เสถียรสถาปัตยกรรมระดับตติยภูมิเพื่อทำกิจกรรมของพวกเขา ความรู้ของ RNA ตติยโครงสร้างที่เป็นพื้นฐานที่เข้าใจฟังก์ชั่นอาร์เอ็นเอเริ่มต้น ด้วยการถอดรหัส และลงท้ายด้วยหมุนเวียน ขัดกับขั้นสูงโครงสร้าง RNA รองทำนายอัลกอริทึม ซึ่งทำให้ความแม่นยำดีเมื่อทดลองข้อมูลถูกรวมอยู่ในการคาดการณ์ คาดเดาโครงสร้างระดับตติยภูมิของใหญ่RNAs ยังคง ความท้าทายสำคัญ อย่างไรก็ตาม เป็นฟิลด์ของ RNA ทำนายโครงสร้างระดับตติยภูมิวิธีคำนวณที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว และใหม่อิงกลยุทธ์ที่แตกต่างเกิดขึ้นใหม่RNAComposer เป็นเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้งานง่าย และมีอิสระสำหรับทำนายโครงสร้าง 3 มิติของ RNA ถึง 500นิวคลีโอไทด์ตกค้าง RNAComposer มีพนักงานประกอบอัตโนมัติส่วนอิงรองอาร์เอ็นเอโครงสร้างที่ระบุ โดยผู้ใช้ ที่สำคัญคือ วิธีนี้ช่วยให้รวมตัวกันของระยะที่รัดได้มาจากข้อมูลการทดลองเสริมสร้างคาดการณ์ 3D ศักยภาพและข้อจำกัดของRNAComposer กล่าวถึง และแสดงโปรแกรมประยุกต์การออกแบบ RNA สำหรับนาโนเทคโนโลยี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

RNAs นำมาใช้เฉพาะสถาปัตยกรรมในระดับอุดมศึกษาที่มีเสถียรภาพในการดำเนินกิจกรรมของพวกเขา ความรู้เกี่ยวกับอาร์เอ็นเอตติย
โครงสร้างพื้นฐานที่จะเข้าใจการทำงาน RNA เริ่มต้นด้วยการถอดความและลงท้ายด้วย
มูลค่าการซื้อขาย ตรงกันข้ามกับอาร์เอ็นเอที่ทันสมัยโครงสร้างทุติยภูมิขั้นตอนวิธีการคาดคะเนซึ่งจะช่วยให้ความถูกต้องดี
เมื่อข้อมูลการทดลองจะรวมอยู่ในการคาดคะเนทำนายโครงสร้างตติยภูมิขนาดใหญ่
RNAs ยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ อย่างไรก็ตามข้อมูลของ RNA โครงสร้างการพยากรณ์ในระดับอุดมศึกษาที่มีการ
พัฒนาอย่างรวดเร็วและวิธีการคำนวณใหม่บนพื้นฐานของกลยุทธ์ที่แตกต่างที่เกิดขึ้นใหม่.
RNAComposer เป็นเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้งานง่ายและสามารถใช้ได้อย่างอิสระสำหรับโครงสร้าง 3 มิติของการทำนาย RNA ถึง 500
ตกค้างเบื่อหน่าย RNAComposer พนักงานการประกอบชิ้นส่วนโดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่ขึ้นอยู่กับรอง RNA
โครงสร้างระบุโดยผู้ใช้ ที่สำคัญวิธีการนี้จะช่วยให้รวมตัวกันของหมอนรองระยะทาง
ที่ได้มาจากข้อมูลการทดลองเพื่อเสริมสร้างการคาดการณ์ 3D ที่มีศักยภาพและข้อ จำกัด ของ
RNAComposer จะกล่าวถึงและการประยุกต์ใช้ในการออกแบบอาร์เอ็นเอของนาโนเทคโนโลยีที่จะนำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

RNAs adopt เฉพาะ มั่นคง ด้านสถาปัตยกรรมเพื่อดำเนินการกิจกรรมของพวกเขา ตติยภูมิความรู้ของอาร์เอ็นเอโครงสร้างพื้นฐานที่จะเข้าใจการทำงานเริ่มต้นด้วยการถอดความและลงท้ายด้วย .การหมุนเวียน ตรงกันข้ามกับขั้นตอนวิธีการทำนาย RNA โครงสร้างขั้นสูงซึ่งจะช่วยให้ความถูกต้องดีเมื่อข้อมูลมีการบูรณาการในการทำนาย การทำนายโครงสร้างตติยภูมิขนาดใหญ่RNAs ยังคงความท้าทายที่สำคัญ อย่างไรก็ตาม สนามของ rna โครงสร้างตติยการทำนายคือที่พัฒนาอย่างรวดเร็วและวิธีการคำนวณใหม่ที่ใช้กลยุทธ์ที่แตกต่างกันจะเกิดขึ้นใหม่rnacomposer เป็นใช้งานง่ายและใช้ได้อย่างอิสระ เซิร์ฟเวอร์สำหรับ 3D โครงสร้างของอาร์เอ็นเอทำนายถึง 500นิวคลีโอไทด์ของยีน rnacomposer พนักงานอัตโนมัติชิ้นส่วนประกอบจากอาร์เอ็นเอ มัธยมศึกษาโครงสร้างที่กำหนดโดยผู้ใช้ ที่สำคัญ วิธีการนี้ช่วยให้การเสพ ระยะทางที่ได้จากการทดลองเพื่อสร้าง 3D คาดคะเน ศักยภาพและข้อจำกัดของrnacomposer มีการกล่าวถึง และโปรแกรมออกแบบ RNA นาโนเทคโนโลยีเสนอ