Детальная информация

Объект исследования: термодинамическая модель вторичной структуры рибонуклеиновой кислоты (РНК) и её энергетические параметры. Цель ВКР: Повышение точности предсказания вторичной структуры РНК путем разработки и применения алгоритма оптимизации энергетических параметров термодинамической модели, основанного на статистических данных и экспериментальных измерениях. Методы или методология проведения ВКР: Работа основана на термодинамическом подходе к предсказанию вторичной структуры РНК, использующем принцип минимизации свободной энергии Гиббса. Задача оптимизации энергетических параметров сформулирована как задача квадратичного программирования с линейными ограничениями, интегрирующая структурные данные и экспериментальные термодинамические измерения. Для решения задачи применен эвристический итеративный алгоритм на основе метода генерации ограничений (Constraint Generation), где на каждом шаге для предсказания структуры с минимальной свободной энергией (MFE) использовался алгоритм Зукера. Результаты ВКР: В ходе исследования разработан алгоритм оптимизации энергетических параметров. Получен новый, оптимизированный набор энергетических параметров для термодинамической модели РНК. Проведено сравнение точности предсказания вторичной структуры РНК с использованием разработанной модели и классической модели Turner2004 на наборах экспериментальных данных. Анализ метрик качества показал улучшение предсказательной способности модели с оптимизированными параметрами. Исследована сходимость предложенного алгоритма. Область применения результатов ВКР: Результаты работы могут быть использованы в вычислительной биологии, биоинформатике, молекулярной биологии для более точного анализа и предсказания функциональных особенностей РНК. Практическое применение включает задачи дизайна РНК-молекул с заданными свойствами, например, при разработке мРНК-вакцин, терапевтических РНК и в синтетической биологии. Выводы: Разработанный подход к оптимизации энергетических параметров термодинамической модели РНК позволяет повысить точность предсказания её вторичной структуры. Полученные оптимизированные параметры и алгоритм имеют практическую значимость для фундаментальных исследований и прикладных разработок в области биомедицины и биотехнологий.

Research object: thermodynamic model of the secondary structure of ribonucleic acid (RNA) and its energy parameters. Aim of the thesis: To improve the accuracy of RNA secondary structure prediction by developing and applying an algorithm for optimizing the energy parameters of the thermodynamic model, based on statistical data and experimental measurements. Methodology: The work is based on the thermo dynamic approach to RNA secondary structure prediction, using the principle of minimizing Gibbs free energy. The task of optimizing energy parameters is formulated as a quadratic programming problem with linear constraints, integrating structural data and experimental thermo dynamic measurements. To solve the problem, a heuristic iterative algorithm based on the Constraint Generation method was applied, where at each step the Zuker algorithm was used to predict the minimum free energy (MFE) structure. Results: In the course of the study, an algorithm for optimizing energy parameters was developed. A new, optimized set of energy parameters for the RNA thermodynamic model was obtained. A comparison of the prediction accuracy of RNA secondary structure using the developed model and the classic Turner2004 model was performed on experimental datasets. Analysis of quality metrics showed an improvement in the predictive ability of the model with optimized parameters. The convergence of the proposed algorithm was investigated. Scope of application: The results can be used in computational biology, bio informatics, and molecular biology for more accurate analysis and prediction of RNA functional features. Practical applications include the design of RNA molecules with desired properties, for example, in the development of mRNA vaccines, therapeutic RNAs, and in synthetic biology. Conclusions: The developed approach to optimizing the energy parameters of the RNA thermodynamic model allows for an increase in the accuracy of its secondary structure prediction. The obtained optimized parameters and algorithm have practical significance for fundamental research and applied developments in the field of bio medicine and biotechnology.