Genetiska algoritmer (GAs), som icke-deterministiska konformationella söktekniker, är lovande för att lösa proteinstruktur förutsägelse (PSP) problem. En GA:s crossoveroperatör kan stödja bildandet av potentiella konformationer genom utbyte och delning av potentiella underkonformationer. Eftersom den optimala PSP-konformationen vanligtvis är kompakt, kan dock crossover-operationen resultera i många ogiltiga konformationer (genom att ha non-självundvikande-walk). Även om en crossover-baserad konvergering konformation lider av begränsade vägar, kombinerar det med djup-första sökning (DFS) kan delvis avslöja potentiella vägar och göra en ogiltig crossover giltig och framgångsrik. Slumpmässiga konformationer tillämpas ofta för att upprätthålla mångfald samt för initiering i många GA-applikationer. Den slumpmässiga-rörligt baserade konformationsgeneratorn har exponentiell tids komplexitet i att generera slumpmässiga konformationer, medan den DFS-baserade slumpmässiga konformationsgeneratorn har linjär tids komplexitet och presterar relativt snabbare. Vi har utfört omfattande experiment med hjälp av populära 2D, samt användbara 3D, modeller för att motivera vår hypotes empiriskt.
De använde Djup Första Sök (DFS) för att generera banor REF i GA crossover för PSP.
DFS generated pathways in GA crossover for protein structure prediction
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}