Применение многомерной квантильной функции в задаче пептид-белок докинг
Автор: Полуян Сергей Владимирович, Ершов Николай Михайлович
Статья в выпуске: 2 т.8, 2019 года.
Бесплатный доступ
Настоящая работа посвящена исследованию применения стохастических эволюционных алгоритмов оптимизации к задаче пептид-белок докинга. В статье продемонстрированы основные положения, сводящие докинг к задаче непрерывной глобальной оптимизации. Представлены основные особенности рассматриваемой задачи и возникающие трудности применения эволюционных алгоритмов оптимизации. Предложен способ применения эволюционных алгоритмов, включающий использование эмпирической квантильной функции. Приведено краткое «рекурсивное» определение структуры многомерной квантильной функции с использованием одномерного квантильного преобразования. Представлен сеточный подход применения квантильной функции и указаны его недостатки. Предложен детерминированный алгоритм построения выборки, приведена схема его распараллеливания и получаемое ускорение. Для квантильной функции описана схема использования параллельных вычислений, включающая вычисления на графических ускорителях. Предложено несколько способов параллелизации с использованием выборки в явном виде. Продемонстрирована их производительность в зависимости от размера выборки. Представлены результаты докинга с использованием эволюционного алгоритма и его модификации с применением квантильной функции. Выполнено сравнение с актуальным методом докинга в рамках одного силового поля. Проведен анализ результатов вычислительных экспериментов.
Глобальная оптимизация, эволюционные алгоритмы, эмпирическая квантильная функция, докинг
Короткий адрес: https://sciup.org/147233196
IDR: 147233196 | УДК: 519.6 | DOI: 10.14529/cmse190204
Using multivariate quantile function for peptide-protein docking
The paper presents an exploration of using evolutionary optimization algorithms in protein-peptide docking. The main assumptions that reduce docking to the continuous global optimization problem are described. Some special features of the given problem and the difficulties of using evolutionary algorithms are discussed. The paper provides a way of using evolutionary optimization algorithms based on using empirical quantile function. The multivariate quantile function structure is defined recursively using univariate quantile transform. The grid-based approach of using quantile function is presented. The disadvantages of this approach are indicated. The deterministic sampling algorithm is proposed. The used scheme of parallel sampling and the resulting speed-up are described. The GPU-accelerated approach for quantile function evaluation is presented. This paper provides multiple GPU-based ways which use a sample in explicit form. Their speed-up depending on sample size is shown. The paper presents the results of docking using an evolutionary algorithm and its quantile-function-based modification. The comparison with the relevant docking method within a particular force-field is made. The results of the experiments are analyzed.
Список литературы Применение многомерной квантильной функции в задаче пептид-белок докинг
- Rentzsch R., Renard B.Y. Docking Small Peptides Remains a Great Challenge: An Assessment Using AutoDock Vina // Briefings in Bioinformatics. 2015. Vol. 16, No. 6. P. 1045-1056. DOI: 10.1093/bib/bbv008
- Raveh B., London N., et al. Rosetta FlexPepDock ab-initio: Simultaneous Folding, Docking and Refinement of Peptides onto Their Receptors // PLoS ONE. 2011. Vol. 6, No. 4. DOI: 10.1371/journal.pone.0018934
- Lopez-Camacho E., Garcia Godoy M.J., et al. Solving Molecular Flexible Docking Problems with Metaheuristics: A Comparative Study // Applied Soft Computing. 2015. DOI: 10.1016/j.asoc.2014.10.049
- Alford R.F., Leaver-Fay A., Jeliazkov R., et al. The Rosetta All-Atom Energy Function for Macromolecular Modeling and Design. 2017. DOI: 10.1101/106054
- Полуян С.В., Ершов Н.М. Применение параллельных эволюционных алгоритмов оптимизации в задачах структурной биоинформатики // Вестник УГАТУ. 2017. Т. 21, № 4(78). С. 143-152.
- Poluyan S., Ershov N. Parallel Evolutionary Optimization Algorithms for Peptide-Protein Docking // EPJ Web of Conferences. 2018. Vol. 173. P. 06010-06010.
- DOI: 10.1051/epjconf/201817306010
- Sellers M.S., Hurley M.M. XPairIt Docking Protocol for Peptide Docking and Analysis // Molecular Simulation. 2015. Vol. 42. P. 149-161.
- DOI: 10.1080/08927022.2015.1025267
- O'Brien G.L. The Comparison Method for Stochastic Processes // The Annals of Probability. 1975. Vol. 3, No. 1. P. 80-88.
- DOI: 10.1214/aop/1176996450
- Einmahl J.H.J., Mason D.M. Generalized Quantile Processes // The Annals of Statistics. 1992. Vol. 20, No. 2. P. 1062-1078.
- DOI: 10.1214/aos/1176348670
- Vuˇckovi'c V., Arizanovi'c B., Le Blond S. Generalized N-way Iterative Scanline Fill Algorithm for Real-Time Applications // Journal of Real-Time Image Processing. 2017.
- DOI: 10.1007/s11554-017-0732-1
- Heterogeneous Platform HybriLIT. URL: http://hlit.jinr.ru/en/ (дата обращения: 03.11.2018).
- Zhang J., Sanderson A. JADE: Adaptive Differential Evolution with Optional External Archive // IEEE Transactions on Evolutionary Computation. 2009. Vol. 13, No. 5. P. 945-958.
- DOI: 10.1109/TEVC.2009.2014613
- GitHub repositories. URL: https://github.com/poluyan (дата обращения: 03.11.2018).
