L’acide ribonucléique (ARN) est la molécule simple brin qui peut stocker et déplacer l’information génétique dans les cellules. Les scientifiques ont essayé de prédire la forme et la disposition des nucléotides comme la cytosine, l’adénine, la guanine et l’uracile, pour mieux comprendre la génétique. En utilisant des données constituées de propriétés générales et la connaissance de la composition de certains types d’ARN, la prédiction de l’ARN est possible. Certains types d’ARN, comme l’ARN messager (ARNm), l’ARN de transfert (ARNt) et l’ARN ribosomique (ARNt) présentent des modèles et des tendances qui peuvent être observés dans les séquences de nucléotides et en termes de structure physique.
Les séquences de protéines qui composent la molécule sont au centre de la prédiction de l’ARN. Ce n’est pas seulement la séquence protéique que les scientifiques recherchent pour prédire la composition de l’ARN, mais les structures qui composent la molécule. Les nucléotides appariés, fondement de la génétique, sont situés dans la tige de l’ARN. Il existe également des protéines non appariées qui résident sur des boucles, tandis que des points de connexion appelés renflements sont un autre facteur de prédiction.
Les structures secondaires et tertiaires des macromolécules d’ARN sont importantes pour la prédiction de l’ARN. Ces structures moléculaires servent un objectif dans le séquençage génétique, de sorte que les processus biologiques associés peuvent se produire normalement. De plus, les rainures créées par des éléments tels que les groupes hydroxyle sur la structure externe de la molécule déterminent les types de protéines qui peuvent s’y attacher. Même dans les virus qui contiennent de l’acide ribonucléique double brin, la prédiction de l’ARN permet aux chercheurs de juger en fonction de la connaissance de la façon dont les protéines interagissent avec la structure moléculaire.
Les modèles observés avec des traits évolutifs sont également pris en compte dans les modèles de prédiction de l’ARN. Savoir ce qui compose certains morceaux de matériel génétique aide à prédire la composition de structures similaires. Les changements évolutifs se produisent lentement au fil du temps, il est donc viable d’utiliser de tels modèles pour des prévisions précises. Différents types d’ARN ont également des variations connues dans les séquences de gènes. En utilisant des modèles cohérents, les scientifiques peuvent saisir ces données dans un ordinateur pour prédire à quoi ressembleront les séquences d’une information génétique structurée de manière similaire.
Au fur et à mesure que les méthodes d’observation du matériel génétique s’améliorent, des formes d’ARN jusque-là inconnues peuvent être trouvées. Diverses méthodes peuvent être utilisées pour la catégorisation et pour établir une prédiction précise de l’ARN. Les gènes sont ce qui détermine toutes les caractéristiques et fonctions biologiques des organismes, y compris ceux composés d’une seule cellule, ainsi que les animaux et les personnes. Prédire comment ils sont tous structurés et interagissent peut être bénéfique pour comprendre les génomes humains et animaux, et pour évaluer la génétique des virus et bactéries dangereux.