Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your
feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
PACES: prediction of N4-acetylcytidine (ac4C) modification sites in mRNA.
Scientific Reports ( IF 3.8 ) Pub Date : 2019-07-31 , DOI: 10.1038/s41598-019-47594-7 Wanqing Zhao 1 , Yiran Zhou 1 , Qinghua Cui 1, 2 , Yuan Zhou 1
Scientific Reports ( IF 3.8 ) Pub Date : 2019-07-31 , DOI: 10.1038/s41598-019-47594-7 Wanqing Zhao 1 , Yiran Zhou 1 , Qinghua Cui 1, 2 , Yuan Zhou 1
Affiliation
N4-acetylcytidine (ac4C) is a highly conserved RNA modification and is the first acetylation event described in mRNA. ac4C in mRNA has been demonstrated to be involved in the regulation of mRNA stability, processing and translation, but the exact means by which ac4C works remain unclear. In addition, ac4C is widely distributed within the human transcriptome at physiologically relevant levels and so far only a small fraction of modified sequences have been detected by experiments. In this study, we developed a predictor of ac4C sites in human mRNA named PACES to help mining possible modified motifs. PACES combines two random forest classifiers, position-specific dinucleotide sequence profile and K-nucleotide frequencies. With genomic sequences as input, PACES gives possible modified sequences based on the training model. PACES is freely available at http://www.rnanut.net/paces/.
中文翻译:
PACES:预测 mRNA 中的 N4-乙酰胞苷 (ac4C) 修饰位点。
N4-乙酰胞苷 (ac4C) 是一种高度保守的 RNA 修饰,是 mRNA 中描述的第一个乙酰化事件。 mRNA中的ac4C已被证明参与mRNA稳定性、加工和翻译的调节,但ac4C发挥作用的确切方式仍不清楚。此外,ac4C 在生理相关水平上广泛分布在人类转录组中,迄今为止仅通过实验检测到一小部分修饰序列。在这项研究中,我们开发了一种名为 PACES 的人类 mRNA 中 ac4C 位点的预测因子,以帮助挖掘可能的修饰基序。 PACES 结合了两个随机森林分类器、位置特异性二核苷酸序列图谱和 K 核苷酸频率。以基因组序列作为输入,PACES 根据训练模型给出可能的修改序列。 PACES 可在 http://www.rnanut.net/paces/ 上免费获取。
更新日期:2019-07-31
中文翻译:
PACES:预测 mRNA 中的 N4-乙酰胞苷 (ac4C) 修饰位点。
N4-乙酰胞苷 (ac4C) 是一种高度保守的 RNA 修饰,是 mRNA 中描述的第一个乙酰化事件。 mRNA中的ac4C已被证明参与mRNA稳定性、加工和翻译的调节,但ac4C发挥作用的确切方式仍不清楚。此外,ac4C 在生理相关水平上广泛分布在人类转录组中,迄今为止仅通过实验检测到一小部分修饰序列。在这项研究中,我们开发了一种名为 PACES 的人类 mRNA 中 ac4C 位点的预测因子,以帮助挖掘可能的修饰基序。 PACES 结合了两个随机森林分类器、位置特异性二核苷酸序列图谱和 K 核苷酸频率。以基因组序列作为输入,PACES 根据训练模型给出可能的修改序列。 PACES 可在 http://www.rnanut.net/paces/ 上免费获取。