کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5589991 | 1570076 | 2017 | 16 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
MODCSA-CA: A multi objective diversity controlled self adaptive cuckoo algorithm for protein structure prediction
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
HGASADECVFFPAEsPSPPDBRMSDImmune algorithm - الگوریتم ایمنیDifferential evolution - الگوریتم تکاملی تفاضلیHybrid genetic algorithm - الگوریتم ژنتیک ترکیبیReal-coded genetic algorithm - الگوریتم ژنتیک واقعیOptimization - بهينه سازيSelf-Adaptive Differential Evolution - تحول دیفرانسیل خود سازگارCuckoo search - جستجوی فاجعهRga - راگاAngle - زاویهroot mean square deviation - میانگین انحراف مربع ریشهLevy flight - پرواز لویProtein Data Bank - پروتئین بانک اطلاعاتیProtein structure prediction - پیش بینی ساختار پروتئین
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
ژنتیک
پیش نمایش صفحه اول مقاله

چکیده انگلیسی
Finding the native structure of a protein initially from its amino acid sequence remains one of the most challenging open problems in Bioinformatics and molecular biology. Protein structure prediction plays a critical part in protein construction and mapping analysis, drug design and any other biological applications. Extracting good representation from protein sequence is fundamental to this prediction task. The multi-objective optimization tends to be more effective than other techniques in complex problems. The protein structure prediction problem is solved using Diversity Controlled Self-Adaptive cuckoo algorithm. MODCSA-CA, an improved version of Self-Adaptive Differential Evolution (SaDE), to check the diversity of individuals and local search to sustain a balance between exploration and exploitation. This subject looks into the application of cuckoo search (CS) algorithm on the protein structure prediction problem. Results point MODCSA-CA as a competitive approach for total energy and conformation similarity metrics. Comparability of the statistical results demonstrates that CS outperforms other algorithms in a meaningful manner.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Gene Reports - Volume 8, September 2017, Pages 100-106
Journal: Gene Reports - Volume 8, September 2017, Pages 100-106
نویسندگان
D. Ramyachitra, A. Ajeeth,