Исследование модельной задачи структурной биоинформатики
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Работа посвящена исследованию методов решения задач структурной биоинформатики на примере решения модельной задачи укладки графов на плоскости. В работе рассматривается «энергетический» подход к решению данного типа задач, основанный на применении методов непрерывной оптимизации, целью которых является поиск конфигурации с минимумом энергии. В работе формулируется модельная задача укладки графа, формализуется структура графов, подлежащих укладке, и определяется целевая функция, моделирующая внутреннюю энергию укладки графа. Описываются нескольких популярных методов оптимизации, в том числе генетический алгоритм и алгоритм дифференциальной эволюции. Рассматривается несколько параллельных вариаций этих двух алгоритмов. Описывается реализация программной системы для автоматического тестирования заданного пользователем алгоритма при решении нескольких модельных задач фолдинга с поддержкой параллельных вычислений, веб-интерфейса и визуализации вычислений. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 20-07 01053 А).
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Whisstock, J. C., Lesk, A. M. Prediction of protein function from protein sequence and structure // Quarterly reviews of biophysics. – 2003. – №. 3. – Pp. 307–340.
Worldwide Protein Data Bank Deposition Statistics [HTML]. – URL : http://www.wwpdb.org/stats/deposition (дата обращения: 16.06.2020).
Anfinsen, C. Principles that Govern the Folding of Protein Chains // Science. – 1973. – Pp. 223–230.
Молекулярное моделирование: теория и практика / Х.-Д. Хельтье, В. Зиппль, Д. Роньян [и др.]. – М. : Бином. Лаборатория знаний, 2016.
Prediction of CASP6 structures using automated Robetta protocols / D. Chivian, D. E. Kim, L. Malmström [et al.] // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 2005. – №. S7. – Pp. 157–166.
Теоретические методы исследования наноструктур / О. Е. Глухова, И. В. Кириллова, И. Н. Салий [и др.] // Вестник Самарского университета. Естественнонаучная серия. – 2012. – №. 9 (100). – С. 106–117.
Карпенко, А. П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. – М. : Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014.
Ершов, Н. М. Неоднородные клеточные генетические алгоритмы // Компьютерные исследования и моделирование. – 2015. – №. 3. – С. 775–780.