An adaptive bin framework search method for a beta-sheet protein homopolymer model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The problem of protein structure prediction consists of predicting the functional or native structure of a protein given its linear sequence of amino acids. This problem has played a prominent role in the fields of biomolecular physics and algorithm design for over 50 years. Additionally, its importance increases continually as a result of an exponential growth over time in the number of known protein sequences in contrast to a linear increase in the number of determined structures. Our work focuses on the problem of searching an exponentially large space of possible conformations as efficiently as possible, with the goal of finding a global optimum with respect to a given energy function. This problem plays an important role in the analysis of systems with complex search landscapes, and particularly in the context of ab initio protein structure prediction. RESULTS: In this work, we introduce a novel approach for solving this conformation search problem based on the use of a bin framework for adaptively storing and retrieving promising locally optimal solutions. Our approach provides a rich and general framework within which a broad range of adaptive or reactive search strategies can be realized. Here, we introduce adaptive mechanisms for choosing which conformations should be stored, based on the set of conformations already stored in memory, and for biasing choices when retrieving conformations from memory in order to overcome search stagnation. CONCLUSION: We show that our bin framework combined with a widely used optimization method, Monte Carlo search, achieves significantly better performance than state-of-the-art generalized ensemble methods for a well-known protein-like homopolymer model on the face-centered cubic lattice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».