New Approaches to Designing Genes by Evolution in the Computer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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