О детерминированном моделировании РНК-петли: различия между версиями

Содержимое удалено Содержимое добавлено
Строка 6:
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 тестового примера взят вироидный рибозим [[wikia:ru.vlab:NC_003540|NC_003540]] с классической структурой типа “головки молотка” (Hamerhead ribozyme).
 
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 части сворачивания РНК, 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 Левинталя]]</ref>.