Аннотация:Пространственная структура РНК значительно зависит от её окружения, состоящего
преимущественно из ионов различных металлов. Ионы магния играют важную роль в
функционировании молекул РНК, в отличие от ионов натрия и калия, которые, как правило,
компенсируют общий отрицательный заряд структуры. Современные экспериментальные
методы разрешения структур макромолекул, такие как рентгеновская кристаллография, часто
не могут точно определить местоположение малых молекул, в том числе ионов металла. В
данной работе был использован алгоритм машинного обучения «случайный лес» для
предсказания сайтов связывания ионов магния с РНК по её пространственной структуре.
Результаты работы алгоритма были сопоставлены с результатами работы двух существующих
вычислительных сервисов, решающих аналогичную задачу. Несмотря на то, что
представленная модель показала немного лучшие результаты в сравнении с существующими
подходами, средняя точность предсказаний оказалась недостаточной для решения
поставленной задачи. В работе показано, что на данный момент не существует универсального
вычислительного сервиса, способного с приемлемой точностью предсказывать сайты
связывания ионов магния для произвольной пространственной структуры РНК.
