О детерминированном моделировании РНК-петли: различия между версиями

Содержимое удалено Содержимое добавлено
Строка 10:
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>.
 
Поэтому в дальнейшем, мы базировались на логически-детерминированном подходе, с целью „сборки РНК по частям“. Наибольшую сложность представляет формирование петли РНК,. так как онаОна в основном определяет последующею укладку остального фрагмента РНК, в котором пары нуклеотидов „стянуты“ Уотсон-Криковскими или Хугстиновскими водородными связями.
 
Таким образом, задачей нашего моделирования стало разработать подход и соответствующие методы, которые позволят построить автоматически петлю РНК одного из фрагмента вироидного рибозима [[wikia:ru.vlab:NC_003540|NC_003540]], на основании первичной структуры. Этот фрагмент имеет следующию первичную структуру '''cugaagugg'''. При этом 1 и 9 нуклеотид из этой последовательности образует Уотсон-Криковскую водородную связь, образование которой в моделировании является основным критерием успешности моделирования. Кроме того, мы сравнивали получаемую в моделировании третичную структуру, со структурой хранящейся в базе PDB <ref>[http://www.pdb.org/pdb/explore/explore.do?structureId=2RO2 2RO2]</ref>.