Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

Termodinámica de los ácidos nucleicos

La termodinámica de los ácidos nucleicos estudia cómo la temperatura afecta la estructura del ADN de doble cadena (dsDNA). La temperatura de fusión ( Tm ) se define como la temp...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita

La termodinámica de los ácidos nucleicos estudia cómo la temperatura afecta la estructura del ADN de doble cadena (dsDNA). La temperatura de fusión ( Tm ) se define como la temperatura a la cual la mitad de las cadenas de ADN se encuentran en estado de hélice aleatoria o de cadena simple (ssDNA). Tm depende de la longitud de la molécula de ADN y de su secuencia de nucleótidos específica . Cuando el ADN se encuentra en un estado donde sus dos cadenas están disociadas (es decir, la molécula de dsDNA existe como dos cadenas independientes), se dice que ha sido desnaturalizado por la alta temperatura.

Conceptos

Hibridación

La hibridación es el proceso de establecer una interacción no covalente y específica de secuencia entre dos o más hebras complementarias de ácidos nucleicos en un solo complejo, que en el caso de dos hebras se denomina dúplex . Los oligonucleótidos , el ADN o el ARN se unen a su complemento en condiciones normales, por lo que dos hebras perfectamente complementarias se unirán fácilmente entre sí. Para reducir la diversidad y obtener los complejos energéticamente más favorables, se utiliza en el laboratorio una técnica llamada recocido . Sin embargo, debido a las diferentes geometrías moleculares de los nucleótidos, una sola inconsistencia entre las dos hebras hará que la unión entre ellas sea menos favorable energéticamente. Medir los efectos de la incompatibilidad de bases cuantificando la temperatura a la que se recocen dos hebras puede proporcionar información sobre la similitud en la secuencia de bases entre las dos hebras que se están recociendo. Los complejos pueden disociarse por desnaturalización térmica , también conocida como fusión. En ausencia de factores externos negativos, los procesos de hibridación y fusión pueden repetirse indefinidamente, lo que sienta las bases para la reacción en cadena de la polimerasa . Lo más común es que se formen los pares de bases nucleicas A=T y G≡C, siendo este último el más estable.

Desnaturalización

La desnaturalización del ADN , también llamada fusión del ADN , es el proceso por el cual el ácido desoxirribonucleico de doble cadena se desenrolla y se separa en cadenas simples debido a la ruptura de las atracciones de apilamiento hidrofóbicas entre las bases. Véase Efecto hidrofóbico . Ambos términos se utilizan para referirse al proceso tal como ocurre cuando se calienta una mezcla, aunque "desnaturalización" también puede referirse a la separación de las cadenas de ADN inducida por sustancias químicas como la formamida o la urea . [ 1 ]

El proceso de desnaturalización del ADN puede utilizarse para analizar algunos aspectos del mismo. Dado que el apareamiento de bases citosina/guanina es generalmente más fuerte que el apareamiento de bases adenina/timina, la cantidad de citosina y guanina en un genoma se denomina contenido de GC y puede estimarse midiendo la temperatura a la que se desnaturaliza el ADN genómico. [ 2 ] Las temperaturas más altas se asocian con un alto contenido de GC.

La desnaturalización del ADN también puede utilizarse para detectar diferencias de secuencia entre dos secuencias de ADN distintas. El ADN se calienta y se desnaturaliza, convirtiéndose en una cadena sencilla, y la mezcla se enfría para permitir que las cadenas se rehibriden. Se forman moléculas híbridas entre secuencias similares, y cualquier diferencia entre estas secuencias provocará una alteración del apareamiento de bases. A escala genómica, los investigadores han utilizado este método para estimar la distancia genética entre dos especies, un proceso conocido como hibridación ADN-ADN . [ 3 ] En el contexto de una única región aislada de ADN, se pueden utilizar geles con gradiente de desnaturalización y geles con gradiente de temperatura para detectar la presencia de pequeñas discrepancias entre dos secuencias, un proceso conocido como electroforesis en gel con gradiente de temperatura . [ 4 ] [ 5 ]

Los métodos de análisis de ADN basados ​​en la temperatura de fusión tienen la desventaja de ser meros indicadores indirectos para el estudio de la secuencia subyacente; la secuenciación de ADN se considera generalmente un método más preciso.

El proceso de fusión del ADN también se utiliza en técnicas de biología molecular, especialmente en la reacción en cadena de la polimerasa . Si bien la temperatura de fusión del ADN no es un indicador diagnóstico en esta técnica, los métodos para estimar la Tm son importantes para determinar las temperaturas adecuadas en un protocolo. Las temperaturas de fusión del ADN también pueden utilizarse como un indicador para igualar la fuerza de hibridación de un conjunto de moléculas, por ejemplo, las sondas de oligonucleótidos de los microarrays de ADN .

Recocido

En genética , el apareamiento se refiere al proceso por el cual secuencias complementarias de ADN o ARN monocatenario se aparean mediante enlaces de hidrógeno para formar un polinucleótido bicatenario . Antes de que se produzca el apareamiento, una de las hebras puede necesitar ser fosforilada por una enzima como la quinasa para permitir la correcta formación de enlaces de hidrógeno. El término apareamiento se usa frecuentemente para describir la unión de una sonda de ADN o la unión de un cebador a una hebra de ADN durante una reacción en cadena de la polimerasa . También se usa a menudo para describir la reformación ( renaturalización ) de hebras complementarias inversas que fueron separadas por calor (desnaturalizadas térmicamente). Proteínas como RAD52 pueden ayudar al apareamiento del ADN. El apareamiento de hebras de ADN es un paso clave en las vías de recombinación homóloga . En particular, durante la meiosis , el apareamiento de hebras dependiente de la síntesis es una vía principal de recombinación homóloga.

Apilado

El apilamiento es la interacción estabilizadora entre las superficies planas de bases adyacentes. El apilamiento puede ocurrir con cualquier cara de la base, es decir, 5'-5', 3'-3', y viceversa. [ 7 ]

El apilamiento en moléculas de ácido nucleico "libres" se debe principalmente a la fuerza intermolecular , específicamente a la atracción electrostática entre anillos aromáticos, un proceso también conocido como apilamiento pi . En sistemas biológicos con agua como disolvente, el efecto hidrofóbico contribuye y ayuda en la formación de una hélice. [ 8 ] El apilamiento es el principal factor estabilizador en la doble hélice del ADN. [ 9 ]

La contribución del apilamiento a la energía libre de la molécula puede estimarse experimentalmente observando el equilibrio de apilamiento curvado en el ADN con muescas . Dicha estabilización depende de la secuencia. [ 6 ] El grado de estabilización varía con las concentraciones de sal y la temperatura. [ 9 ]

Termodinámica del modelo de dos estados

Se utilizan varias fórmulas para calcular los valores de T m . [ 10 ] [ 11 ] Algunas fórmulas son más precisas para predecir las temperaturas de fusión de los dúplex de ADN. [ 12 ] Para los oligonucleótidos de ADN, es decir, secuencias cortas de ADN, la termodinámica de la hibridación se puede describir con precisión como un proceso de dos estados. En esta aproximación, se desprecia la posibilidad de estados de unión parciales intermedios en la formación de un estado de doble cadena a partir de dos oligonucleótidos de cadena simple. Bajo esta suposición, se pueden describir elegantemente los parámetros termodinámicos para la formación del ácido nucleico de doble cadena AB a partir de los ácidos nucleicos de cadena simple A y B.

AB ↔ A + B

La constante de equilibrio para esta reacción esK=[A][B][AB]{\textstyle K={\frac {[A][B]}{[AB]}}}Según la ecuación de Van't Hoff, la relación entre la energía libre, ΔG , y K es ΔG ° = -RT ln K , donde R es la constante de los gases ideales y T es la temperatura en kelvin de la reacción. Esto da, para el sistema de ácidos nucleicos,

ΔGRAMO∘=−RTln⁡[A][B][AB].{\displaystyle \Delta G^{\circ }=-RT\ln {\frac {[A][B]}{[AB]}}.}

La temperatura de fusión, T m , se produce cuando la mitad del ácido nucleico de doble cadena se ha disociado. Si no hay ácidos nucleicos adicionales presentes, entonces [A], [B] y [AB] serán iguales, e iguales a la mitad de la concentración inicial de ácido nucleico de doble cadena, [AB] inicial . Esto da una expresión para el punto de fusión de un dúplex de ácido nucleico de

Tmetro=−ΔGRAMO∘Rln⁡[AB]inorteitial2.{\displaystyle T_{m}=-{\frac {\Delta G^{\circ }}{R\ln {\frac {[AB]_{initial}}{2}}}}.}

Dado que Δ G ° = Δ H ° - T Δ S °, T m también viene dado por

Tmetro=ΔH∘ΔS∘−Rln⁡[AB]inorteitial2.{\displaystyle T_{m}={\frac {\Delta H^{\circ }}{\Delta S^{\circ }-R\ln {\frac {[AB]_{inicial}}{2}}}}.}

Los términos Δ H ° y Δ S ° se suelen dar para la reacción de asociación y no para la de disociación (véase, por ejemplo, el método del vecino más cercano). Esta fórmula se transforma entonces en: [ 13 ]

Tmetro=ΔH∘ΔS∘+Rln⁡([A]total−[B]total/2){\displaystyle T_{m}={\frac {\Delta H^{\circ }}{\Delta S^{\circ }+R\ln([A]_{total}-[B]_{total}/2)}}}, donde [B] total ≤ [A] total .

Como se mencionó, esta ecuación se basa en la suposición de que solo dos estados intervienen en la fusión: el estado de doble cadena y el estado de ovillo aleatorio. Sin embargo, los ácidos nucleicos pueden fundirse a través de varios estados intermedios. Para explicar este comportamiento complejo, es necesario utilizar los métodos de la mecánica estadística , lo cual es especialmente relevante para secuencias largas.

Estimación de propiedades termodinámicas a partir de la secuencia de ácidos nucleicos: el método del vecino más cercano.

El párrafo anterior muestra la relación entre la temperatura de fusión y los parámetros termodinámicos (ΔG ° o ΔH ° y ΔS ° ). A partir de la observación de las temperaturas de fusión, se pueden determinar experimentalmente los parámetros termodinámicos. De igual modo, y esto es importante para las aplicaciones, cuando se conocen los parámetros termodinámicos de una secuencia de ácido nucleico determinada, se puede predecir su temperatura de fusión.

Método del vecino más cercano

Tratar una hélice de ADN como una cadena de interacciones entre pares de bases ha resultado insuficiente debido a las contribuciones significativas del apilamiento de bases . Dado que las interacciones de apilamiento afectan principalmente a las bases vecinas, se puede utilizar un modelo de "vecino más próximo" que trata la estructura secundaria del ácido nucleico (por ejemplo, la hélice) como una cadena de interacciones entre pares de bases "vecinos". [ 13 ] El modelo de vecino más próximo de dos bases funciona bastante bien para las hélices de ADN. Así, por ejemplo, el ADN que se muestra a continuación tiene interacciones de vecino más próximo indicadas por las flechas.

   ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
5' C-G-T-T-G-A 3'
3' G-C-A-A-C-T 5'

La energía libre de formación de este ADN a partir de las hebras individuales, Δ G °, se representa (a 37  °C) como

Δ G ° 37 (previsto) = Δ G ° 37 (iniciación C/G) + Δ G ° 37 (CG/GC) + Δ G ° 37 (GT/CA) + :Δ G ° 37 (TT/AA) + Δ G ° 37 (TG/AC) + Δ G ° 37 (GA/CT) + Δ G ° 37 (iniciación A/T)

Excepto por el término de iniciación C/G, el primer término representa la energía libre del primer par de bases, CG, en ausencia de un vecino más cercano. El segundo término incluye tanto la energía libre de formación del segundo par de bases, GC, como la interacción de apilamiento entre este par de bases y el par de bases anterior. Los términos restantes se definen de manera similar. En general, la energía libre de formación de un dúplex de ácido nucleico es

ΔGRAMO37∘(total)=ΔGRAMO37∘(inorteitiationortes)+∑i=110norteiΔGRAMO37∘(i),{\displaystyle \Delta G_{37}^{\circ }(\mathrm {total} )=\Delta G_{37}^{\circ }(\mathrm {iniciaciones} )+\sum _{i=1}^{10}n_{i}\Delta G_{37}^{\circ }(i),}

dóndeΔGRAMO37∘(i){\displaystyle \Delta G_{37}^{\circ }(i)}representa la energía libre asociada con uno de los diez posibles pares de nucleótidos vecinos más cercanos, ynortei{\displaystyle n_{i}}representa su conteo en la secuencia.

Cada término Δ G ° tiene parámetros entálpicos, Δ H °, y entrópicos, Δ S °, por lo que el cambio en la energía libre también viene dado por

ΔGRAMO∘(total)=ΔHtotal∘−TΔStotal∘.{\displaystyle \Delta G^{\circ }(\mathrm {total} )=\Delta H_{\mathrm {total} }^{\circ }-T\Delta S_{\mathrm {total} }^{\circ }.}

Se han determinado los valores de ΔH ° y ΔS ° para los diez pares de interacciones posibles. Estos se presentan en la Tabla 1, junto con el valor de ΔG ° calculado a 37  °C. Utilizando estos valores, se calcula que el valor de ΔG ° 37 para el dúplex de ADN mostrado anteriormente es de -22,4 kJ/mol. El valor experimental es de -21,8 kJ/mol.

Los parámetros asociados a los diez grupos de vecinos que se muestran en la tabla 1 se determinan a partir de los puntos de fusión de dúplex de oligonucleótidos cortos. Resulta que solo ocho de los diez grupos son independientes.

El modelo de vecinos más cercanos puede extenderse más allá de los pares de Watson-Crick para incluir parámetros para interacciones entre desajustes y pares de bases vecinos. [ 14 ] Esto permite la estimación de los parámetros termodinámicos de secuencias que contienen desajustes aislados, como por ejemplo (flechas que indican desajuste).

      ↓↓↓
5' G-G-A-C-T-G-A-C-G 3'
3' C-C-T-G-G-C-T-G-C 5'

Estos parámetros se han ajustado a partir de experimentos de fusión y en la bibliografía se puede encontrar una extensión de la Tabla 1 que incluye discrepancias.

En general, las predicciones del método del vecino más cercano concuerdan razonablemente bien con los resultados experimentales, pero existen algunas secuencias atípicas inesperadas que requieren mayor investigación. [ 15 ] Finalmente, cabe mencionar la mayor precisión que proporcionan los ensayos de desenrollamiento de moléculas individuales, los cuales aportan una gran cantidad de información nueva sobre la termodinámica de la hibridación del ADN y la validez del modelo del vecino más cercano. [ 16 ]

Modelos de vecindad ampliados

Una forma más realista de modelar el comportamiento de los ácidos nucleicos sería utilizar parámetros que dependan de los grupos vecinos a ambos lados de un nucleótido, lo que daría lugar a una tabla con entradas como "TCG/AGC". Sin embargo, esto implicaría alrededor de 32 grupos para el apareamiento de Watson-Crick e incluso más para secuencias con desajustes; el número de experimentos de fusión de ADN necesarios para obtener datos fiables para tantos grupos sería excesivamente alto. No obstante, existen otros medios para acceder a los parámetros termodinámicos de los ácidos nucleicos: la tecnología de microarrays permite monitorizar la hibridación de decenas de miles de secuencias en paralelo. Estos datos, en combinación con la teoría de adsorción molecular, permiten determinar muchos parámetros termodinámicos en un único experimento [ 17 ] e ir más allá del modelo del vecino más cercano [ 15 ] .

Los modelos expandidos se utilizan con mucha frecuencia en la predicción de la estructura secundaria del ARN . En este campo, un modelo de "vecino más cercano" puede incluir cadenas no solo de dos, sino también de varias bases. Al igual que en la iteración anterior, se proporciona la energía libre a 37  °C y se pueden proporcionar valores de entalpía para calcular las energías libres a otras temperaturas. Estos modelos pueden incluir parámetros termodinámicos para fragmentos como:

  • Regiones helicoidales, generalmente a escala de dos bases, por ejemplo AU:UA (notación 5'-3':3'-5' como antes).
  • Los pares GU se puntúan de forma similar a las regiones helicoidales, pero se pueden utilizar fragmentos más largos, por ejemplo, GGUC:CUGG.
  • Extremos colgantes (de cadena simple), que pueden tener una contribución de energía de apilamiento. Generalmente se describen como fragmentos de dos.
  • Desajustes terminales, donde una hélice termina en una combinación mixta. Por ejemplo, CA:GA.
  • Los bucles en horquilla, abultados, internos, multiramificados y externos, donde la longitud, la naturaleza del desajuste terminal (solo para los bucles en horquilla) y la composición base del bucle (de nuevo, debido al apilamiento) pueden tener efectos sobre su estabilidad.
  • El apilamiento coaxial se engloba técnicamente dentro de la estructura terciaria , pero los predictores de estructura secundaria pueden reconocer estas características y puntuarlas en consecuencia.

El software ViennaRNA también contiene datos de ajuste para las siguientes bases, que se utilizan como un "parche" sobre los modelos de bases canónicas: 7DA , hU , I , m5C , m6A , m1Ψ , Ψ y 9H-purina ( nebularina ) . [ 26 ] Una descripción del sistema de parcheo está disponible en Varenyk et al. ( 2023 ) . [ 27 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Divan, Royds (2013). Herramientas y técnicas en ciencia biomolecular . Oxford University Press. pág.  243.
  2. ↑ M. Mandel; J. Marmur (1968). "Uso del perfil de absorbancia ultravioleta-temperatura para determinar el contenido de guanina más citosina del ADN" . Ácidos nucleicos, parte B. Métodos en enzimología. Vol. 12. págs. 198–206 . doi : 10.1016/0076-6879(67)12133-2 . ISBN   978-0-12-181856-2.
  3. ↑ CG Sibley; JE Ahlquist (1984). "La filogenia de los primates hominoideos, según lo indicado por la hibridación ADN-ADN". Journal of Molecular Evolution . 20 (1): 2– 15. Bibcode : 1984JMolE..20....2S . doi : 10.1007/BF02101980 . PMID 6429338. S2CID 6658046 .  
  4. ↑ RM Myers; T. Maniatis; LS Lerman (1987). "Detección y localización de cambios de una sola base mediante electroforesis en gel con gradiente desnaturalizante" . ADN recombinante, parte F. Métodos en enzimología. Vol. 155. págs. 501–527 . doi : 10.1016/0076-6879(87)55033-9 . ISBN   978-0-12-182056-5PMID 3431470 .​ 
  5. ↑ T. Po; G. Steger; V. Rosenbaum; J. Kaper; D. Riesner (1987). "AARN 5 asociado al cucumovirus de doble cadena: análisis experimental de variantes necrogénicas y no necrogénicas mediante electroforesis en gel con gradiente de temperatura" . Nucleic Acids Research . 15 (13): 5069– 5083. doi : 10.1093/nar/15.13.5069 . PMC 305948. PMID 3601667 .  
  6. 1 2 Protozanova E, Yakovchuk P, Frank-Kamenetskii MD (2004). "Equilibrio apilado-desapilado en el sitio de corte del ADN". J Mol Biol . 342 (3): 775– 785. doi : 10.1016/j.jmb.2004.07.075 . PMID 15342236 . 
  7. ↑ "Definición de términos" . Base de datos de ácidos nucleicos . Consultado el 4 de abril de 2019 .
  8. ^ Poner, J; Poner, JE; Mládek, A; Jurečka, P; Banáš, P; Otyepka, M (diciembre de 2013). "Naturaleza y magnitud del apilamiento de bases aromáticas en ADN y ARN: química cuántica, mecánica molecular y experimentos". Biopolímeros . 99 (12): 978– 88. doi : 10.1002/bip.22322 . hdl : 11104/0228559 . PMID 23784745 . 
  9. 1 2 Yakovchuk, P; Protozanova, E; Frank-Kamenetskii, MD (2006). "Contribuciones del apilamiento y apareamiento de bases a la estabilidad térmica de la doble hélice del ADN" . Nucleic Acids Research . 34 (2): 564– 74. doi : 10.1093/nar/gkj454 . PMC 1360284. PMID 16449200 .  
  10. ↑ Breslauer, KJ; Frank, R; Blöcker, H; Marky, LA; et al. (1986). "Predicción de la estabilidad del dúplex de ADN a partir de la secuencia de bases" . Proc . Natl. Acad. Sci. USA . 83 (11): 3746– 3750. Bibcode : 1986PNAS...83.3746B . doi : 10.1073/pnas.83.11.3746 . PMC 323600. PMID 3459152 .   (pdf) Archivado el 24 de julio de 2021 en Wayback Machine
  11. ↑ Rychlik, W.; Spencer, WJ; Rhoads, RE (1990). "Optimización de la temperatura de hibridación para la amplificación de ADN in vitro" . Nucleic Acids Res . 18 (21): 6409– 6412. doi : 10.1093/nar/18.21.6409 . PMC 332522. PMID 2243783 .  
  12. ↑ Owczarzy R.; Vallone PM; Gallo FJ; Paner TM; Lane MJ; Benight AS (1997). "Predicción de la estabilidad de fusión dependiente de la secuencia de oligómeros de ADN dúplex cortos". Biopolymers . 44 (3): 217– 239. doi : 10.1002/(SICI)1097-0282(1997)44:3 < 217::AID-BIP3 > 3.0.CO ; 2-Y . PMID 9591477 . (pdf)
  13. 1 2 3 John SantaLucia Jr. (1998). "Una visión unificada de la termodinámica de vecinos más cercanos del ADN de polímeros, mancuernas y oligonucleótidos" . Proc . Natl. Acad. Sci. USA . 95 (4): 1460– 5. Bibcode : 1998PNAS...95.1460S . doi : 10.1073/pnas.95.4.1460 . PMC 19045. PMID 9465037 .  
  14. ↑ John SantaLucia Jr., John; Donald Hicks (junio de 2004). "La termodinámica de los motivos estructurales del ADN". Annual Review of Biophysics and Biomolecular Structure . 33 : 415–440 . doi : 10.1146/annurev.biophys.32.110601.141800 . PMID 15139820 . 
  15. 1 2 Hadiwikarta, WW; Walter, JC; Hooyberghs, J.; Carlon, E. (2012). "Análisis de parámetros de hibridación a partir de experimentos de microarrays: modelo del vecino más cercano y más allá" . Nucleic Acids Research . 40 (18): e138. arXiv : 1211.1303 . doi : 10.1093 / nar/gks475 . PMC 3467032. PMID 22661582 .  
  16. ↑ Huguet, JM; Bizarro, CV; Forns, N.; Smith, SB; Bustamante, C.; Ritort, F. (2010). "Derivación de una sola molécula de energías libres de pares de bases dependientes de la sal en el ADN" . Proc. Natl. Acad. Sci. USA . 107 ( 35): 15431– 6. arXiv : 1010.1188 . Bibcode : 2010PNAS..10715431H . doi : 10.1073/pnas.1001454107 . PMC 2932562. PMID 20716688 .  
  17. ↑ Hooyberghs, J.; Van Hummelen, P.; Carlon, E. (2009). "Los efectos de los desajustes en la hibridación en microarrays de ADN: Determinación de parámetros de vecinos más cercanos" . Nucleic Acids Research . 37 (7): e53. doi : 10.1093/nar/gkp109 . PMC 2673445. PMID 19270064 .  
  18. ↑Error de cita: La referencia con nombre Mathews99fue invocada pero nunca definida (consulte la página de ayuda ).
  19. 1 2 3 "Base de datos del vecino más cercano" . 4 de mayo de 2024.
  20. ↑Error de cita: La referencia con nombre Mathews04fue invocada pero nunca definida (consulte la página de ayuda ).
  21. ↑ Andronescu, M; Condon, A; Hoos, HH; Mathews, DH; Murphy, KP (1 de julio de 2007). "Estimación eficiente de parámetros para la predicción de la estructura secundaria del ARN". Bioinformatics . 23 (13): i19-28. doi : 10.1093/bioinformatics/btm223 . PMID 17646296 . 
  22. ↑ Andronescu, M; Condon, A; Hoos, HH; Mathews, DH; Murphy, KP (2010). "Enfoques computacionales para la estimación de parámetros de energía del ARN" . RNA . 16 ( 12): 2304– 2318. doi : 10.1261/rna.1950510 . PMC 2995392. PMID 20940338 .  
  23. ↑ Chou, FC; Kladwang, W; Kappel, K; Das, R (26 de julio de 2016). "Pruebas ciegas de predicción de energía del vecino más cercano del ARN" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 113 (30): 8430– 5. Bibcode : 2016PNAS..113.8430C . doi : 10.1073/pnas.1523335113 . PMC 4968729. PMID 27402765 .  
  24. ↑ Langdon, William B.; Petke, Justyna; Lorenz, Ronny (2018). "Evolución de una mejor predicción de la estructura plegada del ARN". Programación genética . Notas de clase en ciencias de la computación. Vol. 10781. págs. 220–236 . doi : 10.1007/978-3-319-77553-1_14 . ISBN   978-3-319-77552-4.
  25. ↑ Hopfinger, MC; Kirkpatrick, CC; Znosko, BM (18 de septiembre de 2020). "Predicciones y análisis de parámetros de vecinos más cercanos de ARN para nucleótidos modificados" . Nucleic Acids Research . 48 (16): 8901– ​​8913. doi : 10.1093/nar/gkaa654 . PMC 7498315. PMID 32810273 .  
  26. ↑ "tree/rna_langdon2018.par en ViennaRNA/ViennaRNA" . GitHub .
  27. ↑ Varenyk, Yuliia; Spicher, Thomas; Hofacker, Ivo L; Lorenz, Ronny (1 de noviembre de 2023). "ARN modificados y predicciones con el paquete ViennaRNA" . Bioinformatics . 39 ( 11) btad696. doi : 10.1093/bioinformatics/btad696 . PMC 10676514. PMID 37971965 .  
  • Cálculos de T m en OligoAnalyzer – Tecnologías Integradas de ADN
  • Cálculos termodinámicos del ADN: T m , perfil de fusión, desajustes, cálculos de energía libre.
  • Cálculo de T m – por bioPHP.org.
  • https://web.archive.org/web/20080516194508/http://www.promega.com/biomath/calc11.htm#disc
  • Cálculo de Invitrogen T m
  • Software de código abierto AnnHyb para el cálculo de T m utilizando el método del vecino más cercano.
  • Notas técnicas de Sigma-Aldrich
  • Cálculo de Primer3 archivado el 18 de junio de 2010 en Wayback Machine.
  • "Descubrimiento de la hélice híbrida y la primera hibridación ADN-ARN" Archivado el 8 de junio de 2009 en Wayback Machine por Alexander Rich
  • uMelt: Predicción de la curva de fusión
  • Herramienta Tm
  • Base de datos de vecinos más cercanos: Proporciona una descripción de los parámetros de interacción ARN-ARN de vecinos más cercanos y ejemplos de su uso.