Применение эволюционных методов оптимизации для предсказания пространственной структуры пептидов
Ключевые слова:
вторичная структура белка, предсказание структуры белка, конформационный поиск, эволюционные вычисления, глобальная оптимизацияАннотация
Рассматривается вопрос применимости стохастических эволюционных алгоритмов оптимизации к задаче предсказания вторичной структуры пептидов и описанию подхода к изменению одного из параметров силового поля в процессе поиска оптимальной структуры.
Библиографические ссылки
Ершов, Н. М. Неоднородные клеточныегенетические алгоритмы / Н.М. Ершов //Компьютерные исследования и моделирование. –2015. – Т. 7, No 3. – С. 775–780.
Полуян, С. В. Самоадаптация в алгоритмах роевой оптимизации / С.В. Полуян,Н.М. Рейнгард, Н.М. Ершов // ВестникРоссийского университета дружбы народов.Серия «Математика, информатика, физика». –2014. – No 2. – С. 415–418.
Anfinsen C. Principles that Govern the Folding of Protein Chains / C. Anfinsen // Science. –1973. – V. 181(4096). – P. 330–331.
Brest, J. Large scale global optimizationusing self-adaptive differential evolution algorithm /J. Brest [et al.] // IEEE World Congress on Computational Intelligence. – 2010. – P. 1–8.
Cheng, R. Competitive Swarm Optimizer forLarge Scale Optimization / R. Cheng, Y.A Jin //IEEE Transactions on Cybernetics. – 2015. – V.45(2). – P. 191–204.
de Groot, B. L. Prediction of protein conformational freedom from distance constraints /B.L. de Groot [et al.] // Proteins. – 1997. – V. 29(2).– P. 240–251.
Galzitskaya, O. V. α-Helix and β-Hairpin Folding from Experiment, Analytical Theory andMolecular Dynamics Simulations / O.V.Galzitskaya, J. Higo, A.V. Finkelstein // CurrentProtein and Peptide Science. – 2002. – V. 2(3). – P.191–200.
Hansen, N. Adapting arbitrary normal mutation distributions in evolution strategies: Thecovariance matrix adaptation / N. Hansen, A.Ostermeier // Proceedings of the 1996 IEEEInternational Conference on Evolutionary Computation. – 1996. – P. 312–317.
Heterogeneous Computing Cluster HybriLIT, 2015. – URL: http://hybrilit.jinr.ru/en/.
Kennedy, J. Particle swarm optimization / J.Kennedy, R. Eberhart // Proceedings of IEEEInternational Conference on Neural Networks. –1995. – V. 4. – P. 1942–1948.
Kirkpatrick, S. Optimization by Simulated Annealing / S. Kirkpatrick, C.D. Gelatt, M.P. Vecchi// Science. – 1983. – V. 220(4598). – P. 671–680.
Levinthal, C. How to Fold Graciously / C. Levinthal // Mossbauer Spectroscopy in BiologicalSystems: Proceedings of a meeting held at Allerton House, University of Illinois Press. – 1969. – Jan. –P. 22–24.
O'Meara, M. J. Combined Covalent-Electrostatic Model of Hydrogen Bonding ImprovesStructure Prediction with Rosetta / M.J. O'Meara [etal.] // Journal of Chemical Theory andComputation. – 2015. – V. 11(2). – P. 609–622.
Shen, Y. Improved PEP-FOLD approach for peptide and miniprotein structure prediction / Y.Shen [et al.] // Journal of Chemical Theory and Computation. – 2014. – V. 10. – P. 4745–4758.
Silva-Santos, C. H. Designing NovelPhotonic Devices by Bio-Inspired Computing / C.H.Silva-Santos, M.S. Goncalves, H.E. Hernandez-Figueroa // IEEE Photonics Technology Letters. –2010. – V. 22(10). – P. 1177–1179.
Solis, F. J. Minimization by random searchtechniques / F.J. Solis, R.J-B. Wets // Mathematics ofOperation Research. – 1981. – V. 6(1). – P. 19–30.
Sumathi, K. 3dSS: 3D structuralsuperposition / K. Sumathi [et al.] // Nucleic AcidsResearch. – 2006. – V. 34. – P. 128–132.
Sung, S. S. Helix Folding Simulations withVarious Initial Conformations / S.S. Sung //Biophysical Journal. – 1994. – V. 66. – P. 1796–1803.
Sung, S. S. Monte Carlo Simulations of β-Hairpin Folding at Constant Temperature / S.S. Sung// Biophysical Journal. – 1999. – V. 76. – P. 164–175.
Thevenet, P. PEP-FOLD: an updated de novostructure prediction server for both linear anddisulfide bonded cyclic peptides / P. Thevenet [etal.] // Nucleic Acids Research. – 2012. – V. 40. – P.288–293.
Zhang, J. JADE: Adaptive differentialevolution with optional external archive / J. Zhang,A. Sanderson // IEEE Transactions on EvolutionaryComputation. – 2009. – V. 13(5). – P. 945–958.
