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Enregistrement W1533873536 · doi:10.5772/36817

New Approaches to Designing Genes by Evolution in the Computer

2012· book-chapter· en· W1533873536 sur OpenAlexaff
V Vlassov Alexander, Muniswamy David

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEvolutionary Algorithms and Applications
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputational biologyComputer scienceBiologyEvolutionary biologyTheoretical computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of Evolutionary Computation (EC) has been inspired by ideas from the classical theory of biological evolution, with, in particular, the components of a population from which reproductive parents are chosen, a reproductive protocol, a method for altering the genetic information of offspring, and a means for testing the fitness of offspring in order to include them in the population.In turn, impressive progress in EC -understanding the reasons for efficiencies in evolutionary searches -has begun to influence scientific work in the field of molecular evolution and in the modeling of biological evolution (Stemmer, 1994a,b;van Nimwegen et al. 1997; 1999; Crutchfield & van Nimwegen, 2001).In this chapter, we will discuss how developments in EC, particularly in the area of crossover operators for Genetic Algorithms (GA), provide new understanding of evolutionary search efficiencies, and the impacts this can have for biological molecular evolution, including directed evolution in the test tube.GA approaches have five particular elements: encoding (the 'chromosome'); a population; a method for selecting parents and making a child chromosome from the parents' chromosomes; a method for altering the child's chromosomes (mutation and crossover/recombination); criteria for fitness; and rules, based on fitness, by which offspring are included into the population (and parents retained).We will discuss our work and others' on each of these aspects, but our focus is on the substantial efficiencies that can be found in the alteration of the child chromosome step.For this, we take inspiration from real biological reproduction mechanisms. Biological evolution by random point mutations?Traditional GA, using random point mutations, indicates that such a mechanism would be too slow to account for the observed speed of biological evolution (e.g.Shapiro, 2010).This suggests that other more complicated mutational mechanisms are acting (Shapiro, 1999, www.intechopen.com

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,160 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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