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Erschienen in:
Lower Bounds for Approximation of Some Classes of Lebesgue Measurable Functions by Sigmoidal Neural Networks Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Protein Structure Prediction by Evolutionary Multi-objective Optimization: Search Space Reduction by Using Rotamers

verfasst von : J. C. Calvo, J. Ortega, M. Anguita, J. M. Urquiza, J. P. Florido

Erschienen in: Bio-Inspired Systems: Computational and Ambient Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The protein structure prediction (PSP) problem is considered an open problem as there is no recognized ”best” procedure to find solutions. Moreover, this problem presents a vast search space and the analysis of each protein conformation requires significant amount of computing time. We propose a reduction of the search space by using the dependent rotamer library. Also this work introduces new heuristics to improve the multi-objective optimization approach to this problem.

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Metadaten
Titel
Protein Structure Prediction by Evolutionary Multi-objective Optimization: Search Space Reduction by Using Rotamers
verfasst von
J. C. Calvo
J. Ortega
M. Anguita
J. M. Urquiza
J. P. Florido
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Bio-Inspired Systems: Computational and Ambient Intelligence

Print ISBN: 978-3-642-02477-1

Electronic ISBN: 978-3-642-02478-8

Copyright-Jahr: 2009

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-02478-8_108