一种用于简化蛋白质结构预测的混合局部搜索算法
计算工程、金融与科学
2013-11-01 v1 人工智能
摘要
基于疏水 - 极性 (Hydrophobic-Polar) 能量模型的蛋白质结构预测，本质上变成了寻找一种在中心具有致密疏水核心的构象。该疏水核心最小化了给定蛋白质氨基酸之间的相互作用能。局部搜索算法可以通过反复从当前解移动到其“最佳”邻居来快速找到非常好的构象。然而，一旦找到这种致密的疏水核心，搜索就会陷入停滞，并耗费巨大精力去寻找替代核心。在本文中，我们尝试重构具有此类致密核心的构象片段。我们选择一个大的片段或若干个小片段，并应用穷举局部搜索。我们还混合使用多种启发式方法，以便一种启发式方法可以帮助另一种跳出局部极小值。我们在面心立方 (FCC) 晶格上，利用一组标准基准蛋白质评估了我们的算法，获得了比最先进 (state-of-the-art) 方法显著更好的结果。
引用
@article{arxiv.1310.8583,
title = {A Hybrid Local Search for Simplified Protein Structure Prediction},
author = {Swakkhar Shatabda and M. A. Hakim Newton and Duc Nghia Pham and Abdul Sattar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1310.8583},
year = {2013}
}