文献

J-GLOBAL ID：201802265674612396   整理番号：18A0196064

パーティクルスワーム最適化を用いた蛋白質検索エンジンの最適化【Powered by NICT】

Optimizing Protein Search Engines using Particle Swarm Optimization

著者 (4件)： Maabreh Majdi ,  Qolomany Basheer ,  Gupta Ajay ,  Springstead James
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BIBE  ページ： 340-345  発行年： 2017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： 蛋白質検索エンジンの結果,探索空間を調整するパラメータのセットに依存する。最も有効なパラメータの一つは,ペプチド質量窓耐性(W)である。電流検索エンジンの多くはこのパラメータに対して一定のユーザ定義値を用いた。代替オプションとして,コメット検索エンジン設計者が入力スペクトルファイルに対する最良の耐性窓を推定するための統計的手法を提案した。しかし,この技術は,値をできない,多くの正しいマッチングの損失をもたらすことを値にパラメータを設定する可能性があると,質量の一つのタイプのみ利用可能であるppmであった。本論文では,PSMを最大化するためにこの影響の大きいパラメータのための最適値を拾うことによって,検索エンジンのカバレッジを改善するために,粒子群最適化(PSO)を用いることを提案した。著者らの結果は,この生物学にヒントを得たアルゴリズムはペプチドスペクトルマッチを増加させるためのコメットを容易にし,改善されたペプチド同定をもたらすことをペプチド質量窓許容値を見出すために利用できることを示した。オープン探索(すなわち,広い耐性窓)は常に電流検索エンジンを用いたスペクトル整合を最適化せず,狭い許容窓は蛋白質検索エンジンの被覆率を改善することを実験的証拠を示した。Copyright 2018 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： スペクトル ,  許容量 ,  *タンパク質 ,  *最適化 ,  アルゴリズム ,  彗星 ,  統計的方法 ,  被覆率 ,  ペプチド ,  電流 ,  *検索エンジン ,  忍容性
準シソーラス用語： 許容性 ,  ペプチド同定 ,  探索空間 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： パーティクルスワーム最適化 ,  蛋白質 ,  検索エンジン ,  最適化