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J-GLOBAL ID：201702214329400672   整理番号：17A0057390

接触地図は適応分散修飾した極値最適化を用いた最大化を重複して存在する【Powered by NICT】

Contact map overlap maximization using adaptive distributed modified extremal optimization

著者 (3件)： Tamura Keiichi (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, 3-4-1, Ozuka-Higashi, Asa-Minami-Ku, Hiroshima 731-3194, Japan) ,  Kitakami Hajime (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, 3-4-1, Ozuka-Higashi, Asa-Minami-Ku, Hiroshima 731-3194, Japan) ,  Sakai Tatsuhiro (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, 3-4-1, Ozuka-Higashi, Asa-Minami-Ku, Hiroshima 731-3194, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IWCIA  ページ： 87-92  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質の類似構造の検出は,ポストゲノム時代の注目を集めている。配列アラインメントに類似した蛋白質構造アラインメントは,それらの三次元構造に従った二蛋白質の間の構造的相同性を検出することができた。最適蛋白質構造アラインメントを発見するための最も簡単なまだ最もロバストな技術の一つは接触マップ重複(CMO)を最大化することである。この最適化は,CMO問題として知られている。CMO問題のための分散型修正型極値最適化(DMEO)を用いたバイオインスパイアード発見的モデルを開発してきた。DMEOは,分散遺伝的アルゴリズム,島モデルとして知られているによりヒントを得たものである。DMEOは個体群に基づく改良型極値最適化(PMEO)と島モデルのハイブリッドである。著者らの以前の研究では,個体群の多様性を維持するために新規バイオインスパイアード発見的モデル,すなわち,異なる進化戦略(DMEODES)DMEOを提案した。DMEODESは島モデルに基づいている;が,ホットスポット島と呼ばれる,島のいくつかは異なる進化戦略を持っている。本論文において,筆者らは進化停滞を防ぐためにDMEOの能力を改善するための最新の発見的モデルを提案した。新しいモデルはADMEOと呼ばれるDMEOにおける適応世代交代機構を統合した。ADMEOを評価するために,著者らは実際の蛋白質構造を使用した。実験結果はADMEOはDMEODESより優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ホットスポット ,  世代交代 ,  相同性 ,  *最適化 ,  個体群 ,  アラインメント ,  ロバスト性 ,  タンパク質 ,  進化戦略 ,  島モデル ,  分散遺伝的アルゴリズム ,  タンパク質構造 ,  配列アライメント ,  ポストゲノム ,  *改変
準シソーラス用語： 三次元構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  分子構造  (EB03020Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地図 ,  適応 ,  修飾 ,  極値 ,  最適化 ,  最大化