Enhancing the G4-Catchall Algorithm Through Detection of Secondary Structures Within Extreme Loops

Abstract

G-dörtlü yapılar, tek sarmallı guanin (G) açısından zengin DNA ve RNA dizileri gibi kanonik olmayan, telomerik nükleik asitler tarafından oluşturulan yüksek dereceli yapılardır. G-dörtlü gruplar, guanin bakımından zengin dizilerden ortaya çıkan bir kanonik olmayan nükleik asit yapıları sınıfını temsil eder. DNA ve RNA'da G-dörtlü oluşturan dizileri tahmin etmek için birçok algoritma geliştirilmiştir. Beklenti, DNA ve RNA'daki G-dörtlü dizilerini tahmin etmek için G4-CATCHALL algoritmasının geliştirilmiş bir sürümünün oluşturulabilmesidir. Potansiyel G-dörtlüleri içerdiği bilinen aşırı döngülerdeki ikincil yapıların tespitini entegre etmek ve tahminin doğruluğunu artırmak için genişletilmiş bir parametre seti kullanmak amaçlanmaktadır. Geliştirilen algoritmanın performansının hem sentetik hem de deneysel veri setlerinde değerlendirilmesi ve orijinal G4-CATCHALL algoritmasına katkı sağlaması beklenmektedir. İyileştirilmiş algoritmanın performansının hem sentetik hem de deneysel veri kümeleri üzerinde değerlendirilmesi, orijinal G4-CATCHALL algoritmasına katkıda bulunmak ve potansiyel terapötik uygulamaları daha anlaşılır kılmak için önemli olan potansiyel G-dörtlü oluşturma dizilerini belirlemede değerli bir araç olması bekleniyor.

G-quadruplexes are high-order structures formed by non-canonical, telomeric nucleic acids, such as single-stranded guanine (G)-rich DNA and RNA sequences. G-quadruplexes represent a class of non-canonical nucleic acid structures that arise from guanine-rich sequences. Many algorithms have been developed to predict G-quadruplex-forming sequences in DNA and RNA. The expectation is that an improved version of the G4-CATCHALL algorithm can be created to predict G-quadruplex sequences in DNA and RNA. It is aimed to integrate the detection of secondary structures in extreme cycles known to contain potential G-quads, and to use an expanded parameter set to increase the accuracy of the prediction. It is expected that the performance of the improved algorithm will be evaluated in both synthetic and experimental datasets and will contribute to the original G4-CATCHALL algorithm. Evaluating the performance of the improved algorithm on both synthetic and experimental datasets, it is expected to be a valuable tool in identifying potential G-quadruple forming sequences, which is important for contributing to the original G4-CATCHALL algorithm and making potential therapeutic applications more understandable.