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J-GLOBAL ID：201702250937566009   整理番号：17A0323557

蛋白質構造予測のための段階的エネルギーに基づく遺伝的アルゴリズムにおける誘導マクロ突然変異【Powered by NICT】

Guided macro-mutation in a graded energy based genetic algorithm for protein structure prediction

著者 (6件)： Rashid Mahmood A. (SCIMS, University of the South Pacific, Laucala Bay, Suva, Fiji) ,  Rashid Mahmood A. (IIIS, Griffith University, Brisbane, QLD, Australia) ,  Iqbal Sumaiya (CS, University of New Orleans, LA, USA) ,  Khatib Firas (CIS, University of Massachusetts Dartmouth, MA, USA) ,  Hoque Md Tamjidul (CS, University of New Orleans, LA, USA) ,  Sattar Abdul (IIIS, Griffith University, Brisbane, QLD, Australia)
資料名： Computational Biology and Chemistry  (Computational Biology and Chemistry)
巻： 61  ページ： 162-177  発行年： 2016年 
JST資料番号： H0201B  ISSN： 1476-9271  CODEN： COCHDK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質構造予測は最も挑戦的で計算上難しい組合せ問題の一つと考えられている。,探索空間の効率的モデリング,エネルギー関数の賢明な使用,およびより重要なことは,効果的なサンプリングアルゴリズムの使用は,この問題を解決するために重要になる。蛋白質構造をモデル化するために,格子外モデルはデータ点の天文学的に大きいセットのためにアルゴリズム開発を,評価するために限られた範囲を提供する。とは対照的に,格子モデルは範囲を広げるとデータ点の有限集合のため比較的大きな蛋白質の研究を行なった。本研究では,最大自由度をもつ最高充填密度を有することが面中心立方体格子を用いた格子モデルを最大限に活用した。エネルギー戦略的立体配座探索のための疎水性-極性(HP)エネルギーベース遺伝的アルゴリズム(GA)とMiyazawa-Lernigan(MJ)エネルギーを混合傾斜提案した。応用では,最良の可能な局所変化を徹底的に探求しGA内の2×2HPエネルギー誘導マクロ突然変異演算子を導入した。逆に,20×20MJは,20種類のアミノ酸の影響を最小化した考慮する必要があることを著者らのGAのモデルの究極の目的関数をエネルギーとグローバルに通用する立体配座を検索可能にした。ベンチマーク蛋白質のセットについて,著者らの提案した方法は,自由エネルギー準位と平方二乗平均偏差に関して最先端の方法より優れていた。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モデリング ,  疎水性 ,  格子模型 ,  *突然変異 ,  目的関数 ,  *タンパク質 ,  立体配座 ,  自由度 ,  ベンチマーク ,  *遺伝的アルゴリズム ,  アミノ酸
準シソーラス用語： 立体配座解析 ,  *蛋白質構造 ,  エネルギー関数 ,  *蛋白質構造予測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ab initio蛋白質構造予測 ,  遺伝的アルゴリズム ,  FCC格子 ,  Miyazawa-Jerniganモデル ,  疎水性極性モデル

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 蛋白質構造予測 ,  段階 ,  エネルギー ,  遺伝的アルゴリズム ,  誘導 ,  マクロ ,  突然変異