根据冷冻电镜图测定全原子 RNA 结构

  • Nogales, E.冷冻电镜发展成为主流结构生物学技术。 纳特。 方法 13,24-27(2016)。

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  • Frank, J. 过去十年单粒子冷冻电子显微镜领域的进展。 纳特。 协议。 12,209-212(2017)。

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  • Cheng, Y. 单粒子冷冻电镜——它是如何到达这里以及将去往何处。 科学 第361章,876-880(2018)。

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  • 齐瓦诺夫,J.等人。 RELION-3 中自动高分辨率冷冻电镜结构测定的新工具。 电子生活 7,e42166(2018)。

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  • Terwilliger, TC, Adams, PD, Afonine, PV 和 Sobolev, OV 一种从高分辨率冷冻电子显微镜图生成初始模型的全自动方法。 纳特。 方法 15,905-908(2018)。

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  • Terwilliger, TC、Adams, PD、Afonine、PV 和 Sobolev, OV 使用迭代图分割进行冷冻电镜图解释和蛋白质模型构建。 蛋白质科学。 29,87-99 (2020)。

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  • de la Rosa-Trevín,JM 等人。 Scipion:一个用于 3D 电子显微镜集成、再现性和验证的软件框架。 J.结构。 生物。 195,93-99(2016)。

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  • Punjani, A.、Rubinstein, JL、Fleet, DJ 和 Brubaker, MA CryoSPARC:用于快速无监督冷冻电镜结构测定的算法。 纳特。 方法 14,290-296(2017)。

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  • 伯曼,HM 等人。 蛋白质数据库。 核酸研究。 28,235-242 (2000)。

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  • 劳森,CL 等人。 EMDataBank 3DEM 的统一数据资源。 核酸研究。 44,D396-D403v2016 (2016)。

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  • Ma,H.,Jia,X.,Zhang,K.和Su,Z.冷冻电镜在RNA结构测定方面的进展。 信号转导器。 目标。 瑟尔。 7,58(2022)。

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  • 苏,Z.等人。 全长冷冻电镜结构 四膜虫 核酶,分辨率为 3.1 ×。 自然 第596章,603-607 (2021)。

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  • Bonilla, SL、Vicens, Q. 和 Kieft, JS 冷冻电镜揭示了催化 RNA 折叠中的纠缠动力学陷阱。 科学。 副词。 8eabq4144 (2022)。

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  • 罗,B.等人。 冷冻电镜揭示了动态 四膜虫 I组内含子自剪接。 纳特。 加塔尔。 6,298-309 (2023)。

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  • 李,S.等人。 错误折叠中的拓扑交叉 四膜虫 通过冷冻电镜解析核酶。 过程。 国家科学院。 知道美国 119,e2209146119 (2022)。

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  • 张,X.,李,S.,Pintilie,G.,帕洛,MZ 和张,K. 第一步自剪接的快照 四膜虫 冷冻电镜揭示核酶。 核酸研究。 51,1317-1325 (2023)。

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  • Li,S.,Palo,MZ,Zhang,X.,Pintilie,G.和Zhang,K.第二步自剪接的快照 四膜虫 冷冻电镜揭示核酶。 纳特。 常见的。 14,1294(2023)。

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  • Liu, D., Thélot, FA, Piccirilli, JA, Liao, M. & Yin, P. 通过工程同聚自组装实现 RNA 的 Sub-3-à 冷冻电镜结构。 纳特。 方法 19,576-585 (2022)。

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  • 贝克,ML 等人。 使用 Gorgon 以近原子分辨率模拟蛋白质结构。 J.结构。 生物。 174,360-373 (2011)。

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  • 林德特,S.等人。 EM 折叠:由中等分辨率电子显微镜密度图引导的 α 螺旋蛋白的从头折叠。 结构 17 号,990-1003 (2009)。

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  • Chen, M. & Baker,机器学习自动化以及在近原子分辨率冷冻电镜密度图中使用 Pathwalking 进行从头建模评估。 J.结构。 生物。 204,555-563(2018)。

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  • 王,RY 等人。 通过近原子分辨率冷冻电镜图从头确定蛋白质结构。 纳特。 方法 12,335-338(2015)。

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  • Frenz, B.、Walls, AC、Egelman, EH、Veesler, D. 和 DiMaio, F. RosettaES:一种能够自动解释困难的冷冻电镜图的采样策略。 纳特。 方法 14,797-800(2017)。

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  • Terashi, G. 和 Kihara, D. 使用 MAINMAST 对 EM 地图进行从头主链建模。 纳特。 常见的。 9,1618(2018)。

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  • Si,D.等人。 通过深度学习从高分辨率冷冻电镜密度图预测蛋白质主链结构。 科学。 代表。 10,4282(2020)。

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  • He, J. 和 Huang, SY 使用深度学习从冷冻电镜图谱中从头确定全长蛋白质结构。 生物信息学 37,3480-3490 (2021)。

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  • Pfab, J., Phan, NM 和 Si, D. DeepTracer,用于快速从头冷冻电镜蛋白质结构建模和 CoV 相关复合物的特殊研究。 过程。 国家科学院。 知道美国 118,e2017525118 (2021)。

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  • He, J. & Huang, SY EMNUSS:冷冻电镜图中二级结构注释的深度学习框架。 简短的。 生物信息。 22 号bbab156 (2021)。

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  • He, J.、Lin, P.、Chen, J.、Cao, H. 和 Huang, SY 通过深度学习引导的自动组装,利用中等分辨率冷冻电镜图构建蛋白质复合物模型。 纳特。 常见的。 13,4066(2022)。

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  • 张,X.,张,B.,Freddolino,PL 和张,Y. CR-I-TASSER:使用深度卷积神经网络从冷冻电镜密度图组装蛋白质结构。 纳特。 方法 19,195-204 (2022)。

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  • 周,X.等人。 从冷冻电镜密度图逐步组装多域蛋白质结构。 纳特。 计算。 科学。 2,265-275 (2022)。

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  • Jamali, K.、Kimanius, D. 和 Scheres, SH 在冷冻电镜图中自动构建模型的图神经网络方法。 在 第11届学习表征国际会议 (ICLR,2022)。

  • 卡佩尔,K.等人。 对大型核糖核蛋白复合物的冷冻电镜图进行从头计算 RNA 建模。 纳特。 方法 15,947-954(2018)。

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  • 卡佩尔,K.等人。 加速冷冻电镜引导三维仅 RNA 结构的测定。 纳特。 方法 17 号,699-707(2020)。

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  • 阮,THD 等。 剪接体 U4/U6 的结构。 U5 三-snRNP。 自然 第523章,47-52(2015)。

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  • 格雷伯,BJ 等人。 哺乳动物线粒体核糖体大亚基的结构。 自然 505,515-519(2014)。

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  • Chaker-Margot, M.、Barandun, J.、Hunziker, M. 和 Klinge, S. 酵母小亚基加工组的体系结构。 科学 第355章,eaal1880(2017)。

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  • 李,X.等人。 核糖体沉默因子的结构 结核分枝杆菌 核糖体。 结构 23,1858年至1865年(2015年)。

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  • 乔伊诺夫斯基,G.等人。 Brickworx 将重复出现的 RNA 和 DNA 结构基序构建成中低分辨率电子密度图。 晶体学报。 D 71,697-705(2015)。

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  • 中村,A.等人。 根据冷冻电镜图进行快速、自动化的蛋白质-DNA/RNA 大分子复合物建模。 简短的。 生物信息。 24bbac632 (2023)。

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  • Wang, X.、Terashi, G. 和 Kihara, D. CryoREAD:使用深度学习对冷冻电镜图谱中的核酸进行从头结构建模。 纳特。 方法 20,1739 年至 1747 年(2023 年)。

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  • Das, R.、Karanicolas, J. 和 Baker, D. 预测和设计非规范 RNA 结构的原子准确性。 纳特。 方法 7,291-294(2010)。

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  • Watkins, AM, Rangan, R. & Das, R. FARFAR2:改进了复杂全局 RNA 折叠的 de novo Rosetta 预测。 结构 28,963-976(2020)。

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  • He, J., Li, T. & Huang, SY 通过同步局部和非局部深度学习改进冷冻电镜图。 纳特。 常见的。 14,3217(2023)。

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  • 田,C.等人。 ff19SB:针对溶液中的量子力学能量表面进行训练的氨基酸特异性蛋白质主链参数。 J.化学。 理论计算。 16,528-552(2019)。

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  • Zgarbová,M. 等人。 康奈尔等人的改进。 基于糖苷扭转曲线的参考量子化学计算的核酸力场。 J.化学。 理论计算。 7,2886-2902(2011)。

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  • 阿福宁,PV 等人。 PHENIX 中用于冷冻电镜和晶体学的实空间细化。 晶体学报。 D 74,531-544(2018)。

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  • Kong, S.、Zhang, C. 和Zhang, Y. RNA 对齐:基于大小无关的 TM-scoreRNA 快速准确地对齐 RNA 3D 结构。 生物信息学 35,4459-4461(2019)。

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  • Singh, J.、Hanson, J.、Paliwal, K. 和 Zhou, Y. 使用二维深度神经网络和迁移学习的集合进行 RNA 二级结构预测。 纳特。 常见的。 10,5407(2019)。

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  • 洛伦兹,R.等人。 维也纳RNA包2.0。 算法分子。 生物。 6,1-14(2011)。

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  • 张,K.等人。 通过 Swin-Conv-UNet 和数据合成进行实用的盲图像去噪。 马赫。 英特尔。 事物。 20,822-836 (2023)。

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  • 刘,Z.等人。 Swin 变压器:使用移动窗口的分层视觉变压器。 在 过程。 IEEE/CVF 计算机视觉国际会议 9992–10002(IEEE,2021)。

  • 佩特森,EF 等人。 UCSF Chimera——用于探索性研究和分析的可视化系统。 J. 计算机。 化学。 25,1605-1612 (2004)。

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  • Steinegger, M. 和 Söding, J. MMseqs2 能够进行敏感的蛋白质序列搜索,以分析海量数据集。 纳特。 生物技术。 35,1026-1028(2017)。

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  • Capriotti, E. 和 Marti-Renom, MA 量化 RNA 中序列和三维结构保守性之间的关系。 BMC 生物信息。 11,1-10(2010)。

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  • Wang, Z.、Bovik, AC、Sheikh, HR 和 Simoncelli, EP 图像质量评估:从错误可见性到结构相似性。 IEEE 传输。 图像处理。 13,600-612 (2004)。

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  • Helsgaun K. Lin-Kernighan 旅行推销员启发式的有效实施。 欧元。 J. 歌剧。 资源。 126,106-130 (2000)。

  • Wayment-Steele,HK 等。 通过高通量实验评估和改进 RNA 二级结构包。 纳特。 方法 19,1234-1242 (2022)。

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  • Kabsch, W. 关联两组向量的最佳旋转解决方案。 晶体学报。 A 32,922-923(1976)。

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  • Lu, XJ, Bussemaker, HJ & Olson, WK DSSR:用于剖析 RNA 空间结构的集成软件工具。 核酸研究。 43,e142-e142 (2015)。

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  • 张,C. 和 Pyle,AM CSSR:将二级结构分配给粗粒度 RNA 三级结构。 晶体学报。 D 78,466-471 (2022)。

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  • 赵,Y.等人。 自动快速构建三维 RNA 结构。 科学。 代表。 2,734(2012)。

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  • Wang, J. & Xiao, Y. 使用 3dRNA 进行 RNA 3-D 结构预测和评估。 电流。 协议。 生物信息。 57,5-9(2017)。

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  • 张,Y.,王,J. 和肖,Y. 3dRNA:从线性到环状 RNA 的 3D 结构预测。 J.莫尔。 生物。 第434章,167452(2022)。

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  • 马,H.等人。 Auto-DRRAFTER:基于冷冻电镜密度的自动化 RNA 建模。 方法分子。 生物。 2568,193-211 (2023)。

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  • 张,K.等人。 40 kDa SAM-IV 核糖开关 RNA 的冷冻电镜结构,分辨率为 3.7 ×。 纳特。 常见的。 10,5511(2019)。

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  • 李 T. 和黄 S.-Y。 EMRNA:通过深度学习和集成建模,从冷冻电镜图谱中准确确定 RNA 结构。 泽诺多https://zenodo.org/records/10225107 (2023)。

  • 李 T. 和黄 S.-Y。 ERNA 程序。 泽诺多 https://zenodo.org/records/10540040 (2024)。

  • 2024-02-23 00:00:00
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