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Conferencia: Probando los algoritmos con estimación...

 

TÍTULO : “PROBANDO LOS ALGORITMOS CON ESTIMACIÓN DE DISTRIBUCIONES EN EL PROBLEMA DEL ACOPLAMIENTO MOLECULAR: ENSAYO EN LIGANDOS DE DÍFICIL ACOPLAMIENTO Y CON GRAN NÚMERO DE ÁNGULOS DE TORSIÓN

Expositor: SILVIA M. RODRÍGUEZ-OJEA

Institute of Cybernetics, Mathematics and Physics, Havana,Cuba

RESUMEN: En el problema del acoplamiento molecular, un algoritmo es usado para explorar el espacio conformacional con el objetivo de encontrar la mejor pose del ligando con respecto a al sitio activo de la proteína objetivo. Este objetivo se vuelve más complejo cuando el número de enlaces flexibles en el sistema crece, y por tanto demanda de algoritmos de optimización más poderosos. Los Algoritmos con Estimación de Distribuciones (EDA) son algoritmos estocásticos de caja negra, que se caracterizan por el uso y calculo explícito de distribuciones de probabilidad para explorar el espacio de búsqueda. Estos usan un proceso iterativo que estima y simula un modelo gráfico probabilístico, que usualmente se construye de las mejores soluciones. En este trabajo se llevó a cabo un proceso de intensos cálculos para comparar el desempeño de diferentes EDAs junto a otros algoritmos evolutivos de gran popularidad como son el Evolución Diferencial(DE) y el de Matriz de Covarianza Adaptativa (CMAES). En partículas se estudió a profundidad el comportamiento de los EDAs basados en diferentes tipos de vines regulares(VEDAs). El conjunto de prueba está compuesto por 100 complejos moleculares proteína-ligando extraídos de la Base de Datos, Protein Data Bank, entre los cuales se incluyó una docena que poseen ligando con gran número de ángulos de torsión (hasta 32). La función de puntuación, así como otras rutinas fueron extraídas del código fuente del software Autodock y unidas a otros códigos en R. La comparación entre los diferentes algoritmos fue llevada a cabo con respecto a la mínima energía encontrada por cada algoritmo, su comportamiento en media y la distancia de la mejor solución a la estructura cristalográca conocida. Los resultados muestran que los VEDAs son capaces de superar tanto en términos de energía como en términos de RMSD a otros algoritmos basados en copulas y aun grupo de algoritmos evolutivos de gran popularidad

Fecha y lugar: IMCA, Calle Los Biólogos 245, La Molina

Viernes 3 de noviembre de 2017 a las 9:00