Применение генеративно-состязательной нейронной сети для предсказания вторичных структур ДНК

Помимо первичной структуры молекула ДНК может образовывать различные вторичные структуры, такие как квадруплексы, Z-ДНК и другие. Одной из основных проблем аннотации геномов вторичными структурами ДНК является недостаток полногеномных экспериментальных данных. С другой стороны, существующие компьютерные методы предсказания формирования вторичных структур недостаточно точны, и их совершенствование является актуальной задачей. В последнее время генеративно-состязательные нейронные сети все больше используются в исследовательских целях, в том числе и в задачах геномики. Их целью является восстановление распределения реальных данных и генерация новых данных из этого распределения. Таким образом, такие нейронные сети дают возможность расширить экспериментально полученные данные искусственно сгенерированными, что может быть использовано для увеличения точности моделей, предсказывающих формирование вторичных структур. В этой работе продемонстрирована возможность использования GAN для генерации новых данных о вторичных структурах ДНК и повышения точности прогнозирования моделей машинного обучения с использованием сгенерированных данных.