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【24h】

Evolutionary Algorithms to Minimize Interaction Energy Between Drug Molecule and Target Protein in Streptococcus

机译:最小化链球菌中药物分子与靶蛋白之间相互作用能的进化算法

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摘要

It has been shown how PSO method gives better performance than GA (both fixed and variable length). In this paper, we have taken input from pdb file, analyzed it, created 2D and 3D architecture, and used evolutionary algorithms to find out probable ligand structure. This work has helped in digging very basic domain knowledge of computational biology and evolutionary algorithms. A similar case study can also be applied to other drug design problems to have optimized data based on different evolutionary algorithms.
机译:已经显示出PSO方法比GA(固定长度和可变长度)如何提供更好的性能。在本文中,我们从pdb文件中获取了输入,对其进行了分析,创建了2D和3D体系结构,并使用进化算法找出了可能的配体结构。这项工作有助于挖掘计算生物学和进化算法的非常基础的领域知识。类似的案例研究也可以应用于其他药物设计问题,以基于不同的进化算法获得优化的数据。

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