RNAInuters सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते समय मोर्चों से viroid ribozyme या समाचारों को तह करने के प्रक्षेपवक्र को प्राप्त करना

कुछ महीने पहले मैंने आरएनए को तह करने के कार्य में अनुमानित परिणामों के बारे में बात की थी । आपको याद दिला दूं कि आपको जीव के गुलदाउदी NC_003540 को गुलदाउदी क्लोरोजेनिक मोटोले विओइड को ढहाने की जरूरत है, जिसकी तृतीयक संरचना अज्ञात है।

और इसलिए यह हुआ - राइबोजाइम पर अंकुश लगा! (इसमें सभी उपलब्ध हाइड्रोजन बॉन्ड बनते हैं )

हम इसकी अंतिम स्थिति को देखते हैं, और बिल्ली के नीचे तह के प्रक्षेपवक्र, साथ ही साथ संक्षेप में।





हम इसके तह रास्ते को देखते हैं

त्याग

और घर पर जीव विज्ञान, साथ ही भौतिकी, रसायन विज्ञान के बारे में भूल जाओ ...

जिस दृष्टिकोण के साथ मैंने इस तह प्रक्षेपक को प्राप्त किया, उसे साइबरनेटिक-ज्यामितीय दृष्टिकोण कहा जाएगा। समस्या के कथन के अनुसार, यह जैविक दृष्टिकोण से काफी भिन्न है। इस दृष्टिकोण में, यह माना जाता है कि प्रोटीन और आरएनए को मोड़ने की समस्या जीव विज्ञान का कार्य नहीं है, न कि भौतिकी, न कि रसायन विज्ञान, न कि उनमें से किसी भी चौराहे (जैसे, बायोफिज़िक्स, जैव रसायन)। यह एक शुद्ध रूप से साइबरनेटिक कार्य है।

क्यों? - आप पूछें।

यह दृष्टिकोण पोस्टऑउट से आगे बढ़ता है: एक प्रोटीन या आरएनए के लिए सही को स्वीकार करने के लिए, वास्तविक देशी संरचना में मौजूदा, केवल हाइड्रोजन बांड के गठन को ध्यान में रखना आवश्यक है, साथ ही न्यूक्लियोटाइड परमाणुओं के बीच कुछ अन्य ज्यामितीय आपसी संबंध भी।

इस तरह से अस्वीकरण यह है कि यह दृष्टिकोण मॉडल और वास्तविक मूल राज्य के बीच एक समान पत्राचार की गारंटी नहीं देता है। इसके अलावा, इस दृष्टिकोण में, पत्राचार की उपस्थिति माध्यमिक है, लगभग कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र के लिए प्राकृतिक बुद्धि की उपस्थिति के समान है।

और समाधान के तरीके तदनुसार साइबरनेटिक हैं, आंशिक रूप से कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र से।

फिलहाल, यह विधि गेम थ्योरी के एक सामान्य कथन और कई आंकड़ों के अनुप्रयोग पर आधारित है। कई संख्याओं के संयोजन और सटीक पद्धति को खोजने में समस्या का समाधान होता है जिसे मैंने "दो शिक्षकों की समस्या" कहा जाता है, जिसे "दो या दो से अधिक शिक्षकों" की समस्या के सारांश में और एआई समुदाय की व्यक्तिपरक राय और संरचनात्मक अनुकूलन और "शुद्ध सामान्यीकरण" की अवधारणा के सारांश में उल्लिखित किया है। एक निश्चित कोण से, यह समस्या "कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में अपरिवर्तनीय प्रतिनिधित्व की समस्या" से जुड़ी है।

पिछले लेखों पर चलते हैं

अब, कुछ अनुभव के बाद, हम यह बता सकते हैं कि मेरे विरोधी और मैं कहाँ गलत हैं और मैं पहले गलत और गलत था।

1. प्रोटीन से आरएनए तक - यह जैविक शब्दावली का सिर्फ एक लोकप्रिय परिचय है, यह बहुत अधिक नहीं है और यह समझने के लिए पर्याप्त है कि क्या चर्चा की जा रही है।

2. चटाई। मापदंड आरएनए को मोड़ने के कार्य में निहित कुछ बारीकियां हैं। यह एक गहरी समझ के लिए आवश्यक है और कुछ स्वयं को ढहाने का प्रयास करता है। लेकिन पहले से ही यहां एक संवाद लागू हुआ, जिसका सार सिर्फ दृष्टिकोण के उन्मुखीकरण की ओर इशारा करता है। लेख इस बात पर चर्चा करता है कि फिटनेस फ़ंक्शन को निर्धारित करने के लिए क्या विशेषताएं होनी चाहिए (और इसे हम यहां पर चबाया गया है )। इसलिए बायोफिजिसिस्ट भौतिक मापदंडों से आगे बढ़ना पसंद करते हैं। तो यह पूरी तरह से अतिश्योक्तिपूर्ण है - यह इस कार्य में निहित ज्यामितीय स्थितियों का वर्णन करने के लिए पर्याप्त है। भौतिक मापदंडों से निपटने के लिए यह बहुत महंगा है - अनुचित रूप से जटिल गणना जो अभी भी गलत है और एक वास्तविक जैविक वातावरण को फिर से नहीं बना सकती है। किसी कक्ष में भौतिक स्थितियों की गणना करने के लिए यह सभी समान है, कि यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हमने मस्तिष्क के सभी तंत्रिका आवेगों की गणना की है, और सभी एक ही तरह से हम एक सकल त्रुटि प्राप्त करेंगे। अभी भी, एक आकलन दिया जाता है कि एक कोने में 0.1 डिग्री तक मोड़ने से दूसरे कोण में मोड़ की अनुमति मिल सकती है , यह पर्याप्त 0.2 डिग्री स्पष्ट किया गया है।

3. श्रृंखला के घुमावों की संख्या को कैसे कम करें? - कम से कम समस्या को हल करने के लिए वर्तमान दृष्टिकोण यहाँ वर्णित / आलोचना की गई हैं। यह दिखाया गया है कि न केवल हमारे पास भौतिक परिस्थितियों की गणना में त्रुटियां हैं, हम यह भी देख रहे हैं कि मोंटे कार्लो विधि द्वारा क्या हुआ, या, सर्वोत्तम मामले में, एनालिंग करके। यह गलती से चाल चलने से शतरंज खेलने के समान है। यह रिजू दास और डेविड बेकर के एक अधिक आधुनिक दृष्टिकोण का भी वर्णन करता है, लेकिन अफसोस, अब हम कह सकते हैं कि यह अतिरेक और गणना करना मुश्किल है।

4. एकल-फंसे आरएनए के तह का मूल्यांकन कैसे करें? - यहां हमारे द्वारा प्रकट की गई ज्यामितीय विशेषताओं को एक फिटनेस फ़ंक्शन बनाने के लिए संयुक्त किया गया है।

5. एक विरोधी के साथ और बिना खेल में अनुकूलन विधियों की सीमा - नए राज्यों की खोज के लिए यादृच्छिकता का उपयोग करने वाले तरीकों की एक स्पष्ट व्याख्या इस कार्य के लिए अनुपयुक्त है।

6. एक मौलिक समस्या - इस कार्य में "दो शिक्षकों को पढ़ाने" की समस्या के वर्णन के लिए पहला स्पर्श है। और वहां भी हमने "उलटा किनेमैटिक्स" (जो रोबोटिक्स में जोड़ों की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है) का उपयोग करने की संभावना पर चर्चा की, लेकिन यह सब बहुत धीमा है। तदनुसार, विकसित विधि को न केवल आरएनए तह की समस्या पर लागू किया जा सकता है, बल्कि रोबोटिक्स के क्षेत्र से समस्याओं के समाधान में सुधार करने के लिए भी लागू किया जा सकता है। वैसे, दो न्यूक्लियोटाइड्स के संपर्क के प्रत्येक व्यक्तिगत मामले में "कार पार्किंग" की समस्या को हल करने के लिए फोल्डिंग एक समान है।

7. बहु-पेचदार आरएनए के तह का परिचय - यह समझने का आधार कि हेलिक्स को मोड़ना आसान क्यों है, और दो मुश्किल हैं। यहाँ सही मॉडल की मूल बातें हैं।

8. RNAInSpace - अंतरिक्ष में RNA के अर्ध-स्वचालित निर्माण के लिए सॉफ्टवेयर - एक अच्छा डेमो नहीं

9. एक पुनर्रचना या RNAInSpace v.1.3 का इतिहास। डेमो - एक अच्छा डेमो। मूल बातें कोशिश कर! मेरे पास लगभग कोई प्रतिक्रिया नहीं है :) मदद ...

10. तह द्वारा बायोकल्चुलेशन। फिर, परिणामस्वरूप तह मॉडल के बारे में सादे भाषा में - यहाँ वर्णित तह मॉडल गलत है । खैर, वास्तव में बिल्कुल नहीं - लेकिन फिर भी। यह सिर्फ जांचा गया था, और यह पता चला कि यहाँ बकवास का एक सेट है:

लेकिन अभी भी तथाकथित स्टैकिंग इंटरैक्शन हैं ... इसलिए यदि आरएनए धीरे-धीरे प्रकट होता है, तो पहले हाइड्रोजन बंधन बनने से पहले, कम से कम बीस न्यूक्लियोटाइड्स को प्रकट करने की आवश्यकता होती है ... और इससे पहले, मैंने सोचा कि वे बस एक श्रृंखला में खिंच गए थे ... स्टैकिंग के रूप में महत्वपूर्ण है। प्रारंभिक स्थिति

प्रारंभिक स्थिति अराजक और लम्बी होनी चाहिए। स्टैकिंग केवल कुछ विशेष स्थानों पर महत्वपूर्ण है जहां हाइड्रोजन बांड नहीं हैं। सामान्य तौर पर, स्टैकिंग केवल अतिरिक्त ज्यामितीय रिश्ते होते हैं।

क्या है फीचर?

तीन बिंदु हैं कि मैं क्यों ढहने में कामयाब रहा, लेकिन इससे पहले मैं नहीं कर सका।

1. व्यक्तिगत सर्पिलों को मोड़ने की गति को केवल कुछ घंटों तक बढ़ाया (पिछले दिनों की तुलना में)। कारणों के एक सेट का एक परिणाम: रिजू दास ने उस दृष्टिकोण को छोड़ दिया जब कोण को आधार से चुना जाता है, अब केवल वर्तमान स्थिति से degrees 5 डिग्री के आसपास के क्षेत्र में एक खोज है। पहले 10 डिग्री की वृद्धि और फिर 0.2 डिग्री की खोज के माध्यम से जाना महत्वपूर्ण है। पहले इस्तेमाल किया गया 0.1 डिग्री चरण उथला और बेमानी है। मुख्य श्रृंखला में 6 कोण और पक्ष के लिए एक कोण को बदलने के लिए पर्याप्त है, अर्थात्। चीनी के परिवर्तन में परिवर्तन को बाहर रखा गया है।

2. प्रयुक्त मैनुअल कोण परिवर्तन। यहां यह महत्वपूर्ण है कि मैन्युअल रूप से "सूक्ष्म" आंदोलनों को करना बहुत मुश्किल है - अर्थात हाइड्रोजन बांड बनाने के लिए मैन्युअल रूप से यथार्थवादी नहीं है। लेकिन एक जैविक क्षण था - इस राइबोजाइम ने दो हिस्सों में आत्म-कटौती की। और यह वही है जो समय के साथ एक क्षण में फोल्डिंग प्रक्षेपवक्र को दिखाता है, जब इसे "दो छोरों को पार करना" आवश्यक होता है, तो कटिंग के बाद मॉडलिंग करना। उन्होंने एक अन्य गैर-जैविक कारण के लिए मैन्युअल रूप से हस्तक्षेप किया। मेरे पास अभी तक निषिद्ध राज्यों से बाहर निकलने का कार्यक्रम नहीं है - जब अस्वीकार्य सहसंयोजक बंधन बनते हैं (दूसरे शब्दों में, परमाणु टकराते हैं - वे अस्वीकार्य दूरी पर पहुंचते हैं)। इसलिए, हम मैन्युअल रूप से बाहर निकलते हैं। लेकिन ऐसे मैनुअल हस्तक्षेप 10 की संख्या में प्रति 20,000 स्वचालित चालों में अपेक्षाकृत कम हैं। सच है, स्वचालित खोज की दिशा को नियंत्रित करने के लिए आपको अभी भी 100 बार की आवश्यकता है।

3. अंतिम चरणों में, यह महत्वपूर्ण है कि निषिद्ध सहसंयोजक बंधों का निर्माण श्रृंखला के भाग के लिए आवश्यक है। यह एक मॉडलिंग समस्या है - परिकलित गति पथ लोचदार टकराव की अनुपस्थिति के साथ नहीं हो सकता है, और टक्करों की गणना करना बहुत महंगा है। इसलिए, जबकि हम कुछ हिस्सों को मोड़ रहे हैं, दूसरों में टकराव को नजरअंदाज किया जा सकता है।

आगे क्या है?

मुख्य बात यह है कि वर्णित दृष्टिकोण (जल्दबाजी में सच है, क्योंकि मैं जल्दी से आपको सूचित करना चाहता था, और इसके अलावा, मैं और अधिक विस्तृत विवरणों से थक गया होगा) - यह हमें बहु-पेचदार आरएनए को मौलिक रूप से ढहाने की अनुमति देता है। और यह छोटा है, लेकिन एक उपलब्धि है। किसी के पास ऐसा कोई स्वचालन नहीं है, जो वास्तव में सरल है और अभी तक पूरी तरह से स्वचालित नहीं है। अधिकतम अंदाजा वैज्ञानिक खेल फोल्डिट में है , लेकिन ढहने में सक्षम होने के लिए सब कुछ बहुत अधिक जटिल है।

अगला, मुझे लगता है कि tRNA के लिए परीक्षण करना है - पहले से ही जटिल संयोजन में तीन हेलिकॉप्टर हैं।

पुनश्च मैं कुछ भ्रम के लिए माफी माँगता हूँ ...