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J-GLOBAL ID：201702269292008743   整理番号：17A1752611

レプリカ交換に基づく局所増強差分進化蛋白質構造予測手法【JST・京大機械翻訳】

Replica Exchange Based Local Enhanced Differential Evolution Searching Method in Ab-initio Protein Structure Prediction

著者 (3件)： Li Zhangwei (浙江工業大学信息工程学院 杭州310023) ,  Hao Xiaohu (浙江工業大学信息工程学院 杭州310023) ,  Zhang Guijun (浙江工業大学信息工程学院 杭州310023)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 5  ページ： 211-217  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 蛋白質高次元空間の探索問題に対して、レプリカ交換に基づく局部増強差分進化タンパク質構造の予測方法(RLDE)を提案した。まず第一に,知識ベースのRosetta粗粒度エネルギーモデルを用いて,立体配座最適化変数の次元を著しく減少させることができた。第二に,フラグメントベースの知識ベースのフラグメント組立技術を導入して,探索空間を減らして,効果的に探索プロセスのエントロピー効果を避けることができた。また、各複製層に配座個体群を設置し、差分進化アルゴリズムを用いて個体群を更新し、その後Monte Carloアルゴリズムを用いて個体群を局所的に増強し、それにより大域と部分的局所最適構造を得た。これらの結果により,RLDEは,差分進化アルゴリズムの強力なグローバル探索能力を利用して,立体配座空間を効果的に探索することができることを示した。Monte Carloアルゴリズムの局所探索性能により、立体配座空間の局部極小領域に対してより十分なサンプリングを行った。レプリカ交換戦略は,本アルゴリズムにおける多様性を保証することができ,一方,アルゴリズムは,局所空間の探索能力をさらに強化することができ,そして,15の標的蛋白質の試験結果は,提案した方法が,立体配座空間サンプリングを効果的に実行することができることを示した。高精度の近天然蛋白質の立体配座を得た。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  高次元 ,  エントロピー ,  *タンパク質 ,  知識ベース ,  アルゴリズム ,  立体配座 ,  最適化 ,  探索問題 ,  個体群
準シソーラス用語： 差分進化アルゴリズム ,  探索空間 ,  *蛋白質構造 ,  *差分進化 ,  *レプリカ交換 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Ab-initio prediction ,  Protein structure prediction ,  Replica exchange ,  Monte Carlo ,  Fragment assembly ,  Differential evolution algorithm

分類 (1件)： 分子構造  (EB03020Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： レプリカ交換 ,  増強 ,  差分進化 ,  蛋白質構造 ,  予測手法