О детерминированном моделировании РНК-петли: различия между версиями
Содержимое удалено Содержимое добавлено
SSJ (обсуждение | вклад) |
SSJ (обсуждение | вклад) |
||
Строка 4:
[[Файл:RNA_NC_003540.png|200px|right|thumb| Фрагмент рибозима [[wikia:ru.vlab:NC_003540|NC_003540]]. Его первичная структура GGGAGACCUGAAGUGGGUUUCCC. Имеет следующие водородные связи 1-23; 2-22; 3-21; 4-20; 5-19; 6-18; 7-17; 8-16]]
В научно-популярном очерке <ref>[[Геномика бросает вызов искусственному интеллекту]]</ref> была поставлена биоинформационная задача. Найти трехмерную структуру РНК по первичной структуре. И сделать это нужно in silico – то есть, используя компьютерное моделирование эксперимента. В качестве
Наиболее близким по целям и способу моделирования является подход описанный в работе <ref name="A" />. Но качество программного обеспечения нас не устраивало, поэтому был проведен полноценный реинжиниринг [[ПО Rosetta]], в результате чего было создано независимое ПО RNAFoldingAI на языке С# <ref>[[Программная разработка RNAFoldingAI]]</ref>.
Вначале мы пытались поставить задачу в терминах обучения с подкреплением с элементами генетических алгоритмов <ref>[[Программная разработка RNAFoldingAI/Архив#Версия RNAFoldingAI 0.1]]</ref>. Но в ходе исследования было установлено, что применение методов, в которых используется стохастический поиск глобального минимума для сложной энергетической поверхности, непригодно. Поэтому применение вероятностных поисков начиная от простейших Монте Карло, и заканчивая любыми методами ИИ, не будет успешным, так как вероятность нахождения глобального минимума равноценна полному перебору. А известно, что полный перебор выполнить для этой задачи невозможно <ref>см. [[Парадокс
== Уточнения энергетической функции ==
| |||