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Enregistrement W1640378004 · doi:10.1186/1471-2105-6-30

An ant colony optimisation algorithm for the 2D and 3D hydrophobic polar protein folding problem

2005· article· en· W1640378004 sur OpenAlexafffund
Alena Shmygelska, Holger H. Hoos

Notice bibliographique

RevueBMC Bioinformatics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésProtein foldingPolarProtein structure predictionComputer scienceFolding (DSP implementation)Ant colony optimization algorithmsAnt colonyComputational biologyDNA microarrayAlgorithmChemistryArtificial intelligenceProtein structureBiologyEngineeringBiochemistryPhysicsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The protein folding problem is a fundamental problems in computational molecular biology and biochemical physics. Various optimisation methods have been applied to formulations of the ab-initio folding problem that are based on reduced models of protein structure, including Monte Carlo methods, Evolutionary Algorithms, Tabu Search and hybrid approaches. In our work, we have introduced an ant colony optimisation (ACO) algorithm to address the non-deterministic polynomial-time hard (NP-hard) combinatorial problem of predicting a protein's conformation from its amino acid sequence under a widely studied, conceptually simple model - the 2-dimensional (2D) and 3-dimensional (3D) hydrophobic-polar (HP) model. RESULTS: We present an improvement of our previous ACO algorithm for the 2D HP model and its extension to the 3D HP model. We show that this new algorithm, dubbed ACO-HPPFP-3, performs better than previous state-of-the-art algorithms on sequences whose native conformations do not contain structural nuclei (parts of the native fold that predominantly consist of local interactions) at the ends, but rather in the middle of the sequence, and that it generally finds a more diverse set of native conformations. CONCLUSIONS: The application of ACO to this bioinformatics problem compares favourably with specialised, state-of-the-art methods for the 2D and 3D HP protein folding problem; our empirical results indicate that our rather simple ACO algorithm scales worse with sequence length but usually finds a more diverse ensemble of native states. Therefore the development of ACO algorithms for more complex and realistic models of protein structure holds significant promise.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations261
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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