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Enregistrement W1998313618 · doi:10.1139/v06-012

LGA-Dock/EM-Dock Exploring Lamarckian genetic algorithms and energy-based local search for ligandreceptor docking

2006· article· en· W1998313618 sur OpenAlexfundvenueno aff
Emily A. Wiley, Michael B. MacDonald, Andreas Lambropoulos, D. Joseph Harriman, Ghislain Deslongchamps

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Drug Discovery Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Education, IndiaMinistry of Earth SciencesNew Brunswick Innovation Foundation
Mots-clésDOCKDocking (animal)AutoDockGenetic algorithmProtein–ligand dockingSimulated annealingChemistryComputer scienceAlgorithmMolecular dynamicsComputational chemistryMachine learningVirtual screeningGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report the development of LGA-Dock and EM-Dock, two SVL-based docking programs for flexible ligand – rigid receptor docking applications. LGA-Dock is comprised of a stochastic population generator, a docking routine based on a Lamarckian genetic algorithm, and a local search function based on molecular mechanics (MM) energy minimization. Subsequent modifications of LGA-Dock to address performance issues produced EM-Dock, which proved to be as accurate and much faster than its predecessor despite the deletion of the genetic algorithm component. The basic performance of LGA-Dock and EM-Dock, compared with AutoDock and MOE™ 2004.03 docking routines is presented.Key words: docking, Lamarckian genetic algorithm, molecular mechanics, simulated annealing, tabu search, local search.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0020,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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