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Cyndi: a multi-objective evolution algorithm based method for bioactive molecular conformational generation

机译:Cyndi:基于多目标进化算法的生物活性分子构象生成方法

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摘要

BackgroundConformation generation is a ubiquitous problem in molecule modelling. Many applications require sampling the broad molecular conformational space or perceiving the bioactive conformers to ensure success. Numerous in silico methods have been proposed in an attempt to resolve the problem, ranging from deterministic to non-deterministic and systemic to stochastic ones. In this work, we described an efficient conformation sampling method named Cyndi, which is based on multi-objective evolution algorithm.
机译:背景在分子建模中,构象的产生是一个普遍存在的问题。许多应用需要采样广阔的分子构象空间或感知生物活性构象异构体以确保成功。为了解决该问题,已经提出了许多计算机方法,从确定性方法到非确定性方法以及系统性方法到随机方法。在这项工作中,我们描述了一种基于多目标进化算法的有效构象采样方法Cyndi。

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