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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Evolving Better RNAfold Structure Prediction

verfasst von : William B. Langdon, Justyna Petke, Ronny Lorenz

Erschienen in: Genetic Programming

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Grow and graft genetic programming (GGGP) evolves more than 50000 parameters in a state-of-the-art C program to make functional source code changes which give more accurate predictions of how RNA molecules fold up. Genetic improvement updates 29% of the dynamic programming free energy model parameters. In most cases (50.3%) GI gives better results on 4655 known secondary structures from RNA_STRAND (29.0% are worse and 20.7% are unchanged). Indeed it also does better than parameters recommended by Andronescu, M., et al.: Bioinformatics 23(13) (2007) i19–i28.

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Titel: Evolving Better RNAfold Structure Prediction
verfasst von: William B. Langdon
Justyna Petke
Ronny Lorenz
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Genetic Programming
Print ISBN: 978-3-319-77552-4

Electronic ISBN: 978-3-319-77553-1

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-77553-1_14

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