В статье представлен siProGenA — новый генеративный подход к конструированию кандидатов малых интерферирующих РНК (siRNA) для сайленсинга генов. Традиционные пайплайны перечисляют все возможные окна на мРНК, назначают каждой каноническую направляющую последовательность и затем ранжируют готовые пары siRNA-мРНК с помощью предсказателей эффективности. Это создает разрыв: позиции и последовательности кандидатов фиксируются до начала ранжирования, что ограничивает пространство поиска. Авторы разбивают задачу на два генеративных этапа: предложение позиций внутри сегмента мРНК (с помощью дискретной диффузионной модели D3PM) и генерацию направляющих вариантов с учетом ограничений (с помощью байесовской сети потоков BFN с контролем температуры). На 62 положительных тестовых сегментах итоговая библиотека, учитывающая разнообразие, достигает Hit@1 = 0.790 и Hit@5 = 0.903. В контролируемом по измеренным сайтам Stage 2 оценке варианты, сохраняющие затравку и сайт расщепления, превосходят канонический комплемент для 89.8% измеренных сайтов, с дополнительными улучшениями по вычислительным скорам, контролям случайных несоответствий и биофизическим диагностикам. Результаты подтверждают эффективность модульного подхода «предложение-генерация» для приоритизации компактных наборов кандидатов siRNA, что важно для разработки терапевтических РНК-препаратов и функциональной геномики.