De récentes découvertes montrent le rôle important que joue l’acide ribonucléique (ARN) au sein des cellules, que ce soit le contrôle de l’expression génétique, la régulation de plusieurs processus homéostasiques, en plus de la transcription et la traduction de l’acide désoxyribonucléique (ADN) en protéine. Si l’on veut comprendre comment la cellule fonctionne, nous devons d’abords comprendre ses composantes et comment ils interagissent, et en particulier chez l’ARN. La fonction d’une molécule est tributaire de sa structure tridimensionnelle (3D). Or, déterminer expérimentalement la structure 3D d’un ARN s’avère fort coûteux. Les méthodes courantes de prédiction par ordinateur de la structure d’un ARN ne tiennent compte que des appariements classiques ou canoniques, similaires à ceux de la fameuse structure en double-hélice de l’ADN. Ici, nous avons amélioré la prédiction de structures d’ARN en tenant compte de tous les types possibles d’appariements, dont ceux dits non-canoniques. Cela est rendu possible dans le contexte d’un nouveau paradigme pour le repliement des ARN, basé sur les motifs cycliques de nucléotides ; des blocs de bases pour la construction des ARN. De plus, nous avons dévelopées de nouvelles métriques pour quantifier la précision des méthodes de prédiction des structures 3D des ARN, vue l’introduction récente de plusieurs de ces méthodes. Enfin, nous avons évalué le pouvoir prédictif des nouvelles techniques de sondage de basse résolution des structures d’ARN.Recent findings show the important role of ribonucleic acid (RNA) within the cell, be it the control of gene expression, the regulation of several homeostatic processes, in addition to the transcription and translation of deoxyribonucleic acid (DNA) into protein. If we wish to understand how the cell works, we first need to understand its components and how they interact, and in particular for RNA. The function of a molecule is tributary of its three-dimensional (3D) structure. However, experimental determination of RNA 3D structures imparts great costs. Current methods for RNA structure prediction by computers only take into account the classical or canonical base pairs, similar to those found in the well-celebrated DNA double helix. Here, we improved RNA structure prediction by taking into account all possible types of base pairs, even those said non-canonicals. This is made possible in the context of a new paradigm for the folding of RNA, based on nucleotide cyclic motifs (NCM): basic blocks for the construction of RNA. Furthermore, we have developed new metrics to quantify the precision of RNA 3D structure prediction methods, given the recent introduction of many of those methods. Finally, we have evaluated the predictive power of the latest low-resolution RNA structure probing techniques
