Комментарии 12
ссылки на статьи приведите пожалуйста, посмотрел бы с удовольствием.
там все было приведенно — www.jitcs.ru/index.php?option=com_content&view=article&id=414
вы тут AI/Machine learning пинаете — но не приводите сравнения ) за это в научном мире сильно пинают.
насколько я знаю многие AI методы довольно неплохо сворачивают РНК.
насколько я знаю многие AI методы довольно неплохо сворачивают РНК.
> многие AI методы довольно неплохо сворачивают РНК
где хоть что-то близкое к моим реультатам?
где хоть что-то близкое к моим реультатам?
вы сравниваете одну структуру, я даже искать статьи с benchmarks не буду )
вот когда вы повторите на множестве структур — респект и уважуха.
меня задело, что вы обвиняете группу методов не протестировав их даже малой части.
вот когда вы повторите на множестве структур — респект и уважуха.
меня задело, что вы обвиняете группу методов не протестировав их даже малой части.
у вас вроде автоматизированный метод — в чем проблема прогнать на 100 структурах?
Мне до лампочки, что вас задело :) Я даю достаточные обоснования в статьях, плюс отсутствие близких результатов. Вы можете ничего не искать, на столько длиных РНК вообще никто не сворачивал. А детские результаты с кучкой свернутых спиралек, мне уже не интересны.
так я говорю, что научной ценности в ваших исследованиях нет )
ла-ла-ла, сказал один болтун… ничего ни читал, ничего не понял и «я говорю» :)
ну, вы же круты — повторите на большем количестве, покажите обществу, похвастайтесь своим гением.
При всех плюсах моего подхода, существуют и проблемы. Не все этапы свертки автоматизированы. По идее они и не могут быть полностью автоматизированы в принципе (а не только в моем подходе). Мне не нужна грубая сила — достаточно одного процессора, в отличии от всех аналогов. Правда можно немного ускорить, распаралеливая (только там где то у меня баг коварный, я не добил это направление). Но между критическими точками сворачивания — решние должен принимать исследователь, давая новую информацию. Поэтому пока это результат работы нескольких месяцев (пассивно правда, подходя к компу на 5 минут 5-10 раза в день). Можно заняться поискам бага и допилить паралелизацию, это ускорит простои человека в этом процессе. Но принципиально мне это стало не интересно — подход работает, результаты качество которых определяется лишь знанием исходных данных (порой их просто нет).
Поэтому на большом количестве — это совсем не показатель. Тут очевидно, что все будет в тех же рамках — просто тупая работа по иследованию конкретной структуры — это уже стоит делать за деньги, а не за научный интерес.
Интереснее работать с более крупными РНК скажем около 1000 нуклеотидов, но моих 2-х 4-ядерных процессоров даже если допилить параллелизацию — не хватит.
Поэтому на большом количестве — это совсем не показатель. Тут очевидно, что все будет в тех же рамках — просто тупая работа по иследованию конкретной структуры — это уже стоит делать за деньги, а не за научный интерес.
Интереснее работать с более крупными РНК скажем около 1000 нуклеотидов, но моих 2-х 4-ядерных процессоров даже если допилить параллелизацию — не хватит.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
RNAInSpace и фолдинг тРНК — закрытие сезона, новый сезон — Структурное выравнивание