Frodo
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Wichtig: Der erste Schritt wird nur einmal gemacht. Die Schritte 4 bis 6 werden wiederholt bis die maximale Anzahl Conformer (= gesamte Anzahl für alle Generationen) erreicht ist. Dies ist die Variable ,die wir kürzlich verdoppelt haben. Gründe dafür später.
2. Katalogisierung und die Ermittlung der besten Anpassung:
Schritt 1 generiert Conformer welche durch ihre Gene beschrieben sind. Zur Ermittlung der Passgenauigkeit in der Bindungstasche müssen die Gene in Werte umgeschrieben werden, damit alle Conformer einer Generation miteinander verglichen werden können. Dies wird als Katalogisierung (Mapping) bezeichnet und findet vom Zeitaufwand in Bruchteilen einer Sekunde statt. Analog der biologischen Genetik, formen wir den Genotyp in den Phenotyp um. Für einen für den Nutzer definierten Anteil der Population wird ein lokaler Suchalgorithmus angewendet. Bei dieser lokalen Suche phenotypischer Kräfteverhältnisse lernen die Kandidaten was eine gute Konstellation (räumliche Stellung) ist, indem sie das Kraftfeld der Umgebung auskundschaften. Dieses erhaltene Wissen wird an die nächste Generation weitergegeben. Das untenstehende Bild (Morris et al. J. Computational Chem. Vol 19, No. 14, pp 1639 – 1662), zeigt den Unterschied zwischen dem Mendel´schen (rechts der Eltern) und dem Lamarck´schen (links der Eltern) genetischen Näherungsverfahren, wie sie in Autodock 3.0 verwendet wird. Bei der Mendel´schen Genetik geschieht eine Mutation / Rekombination zur nächsten Generation unabhängig davon wie der Phenotyp sein wird (siehe Energieprofil), während der lokale Lamarck´sche Suchalgorithmus über das Energieprofil zu einem lokalen Minimum führt.
3. Auswahl (Selektion):
Dieser Prozess entscheidet, welche Conformer Nachkommen produzieren dürfen. Dies ist fast so wie bei der natürlichen Auslese.
4. Kreuzung:
Hier werden Gene zwischen Conformer ausgetauscht, dieser Vorgang ist mit einer Rekombination der Elterngene gleichzusetzen.
Die nächste Generation ist noch nicht fertig. Es werden noch mehr Veränderungen und ein anderer Selektionsprozess benötigt.
5. Mutation:
Wir müssen eine enorme Menge Conformer suchen. Die Varianten werden durch die Rekombinationsmethode deutlich reduziert.
Dies würde sehr gut in das Mendel´sche Weltbild passen, aber seit Darwin wissen wir, dass die Evolution durch Mutationen weitergetrieben wird. Dies sind zufällige Änderungen der Gene, welche eine Auswahl im Sinne der Evolutionskriterien treffen oder dagegen. An dieser Stelle werden deshalb Mutationen in das Programm eingefügt, welche die nächste Generation erhält.
6. Auslese:
Dies ist ein künstlich eingeführter Faktor, der sicher stellen soll, dass wir gute Conformer nicht übersehen.
Dieser ständig ablaufende Rechenprozess wird wiederholt bis die maximale Anzahl Conformer erreicht ist. Die letzte Berechnung erzeugt dann einen Conformer mit der niedrigsten Andockenergie. Dieser Conformer wird im GUI (im Fenster links unten in der Graphik) angezeigt. Wir wiederholen diesen Prozess zwanzig Mal und erzeugen 20 Conformer. Das erhaltene Resultat mit der niedrigsten Energie wird zum Server zurückgeschickt. Der Grund für die mehrmaligen Wiederholungen liegt daran, weil mehrere unterschiedliche Startpunkte ausgekundschaftet werden sollen.
Alle Zufallsprozesse, wie Schritt 1, 4 und 5 hängen von Zahlen ab, die von einem Zufallszahlengenerator erzeugt werden.
Verschiedene Zahlen geben verschiedene Antworten. Die Bestimmung basiert nicht alleine auf der im GUI gezeigten Varianten, sondern ist Ergebnis einer ziemlich ausgedehnten Analyse.
Obwohl wir auf diesen genetischen Algorithmus aufbauen, glauben wir, dass die Gesamtzahl der berechneten Conformer noch von der Anzahl der drehbaren Bindungen abhängt.
Wir experimentieren mit verschiedenen Variablen, um den idealen Wert herauszufinden und haben eine signifikante Verbesserung erhalten als wir die Anzahl der Conformer je drehbarer Verbindung verdoppelt haben. Die Analyse der Resultate wird demnächst in einer der nächsten Folgen näher behandelt.
2. Katalogisierung und die Ermittlung der besten Anpassung:
Schritt 1 generiert Conformer welche durch ihre Gene beschrieben sind. Zur Ermittlung der Passgenauigkeit in der Bindungstasche müssen die Gene in Werte umgeschrieben werden, damit alle Conformer einer Generation miteinander verglichen werden können. Dies wird als Katalogisierung (Mapping) bezeichnet und findet vom Zeitaufwand in Bruchteilen einer Sekunde statt. Analog der biologischen Genetik, formen wir den Genotyp in den Phenotyp um. Für einen für den Nutzer definierten Anteil der Population wird ein lokaler Suchalgorithmus angewendet. Bei dieser lokalen Suche phenotypischer Kräfteverhältnisse lernen die Kandidaten was eine gute Konstellation (räumliche Stellung) ist, indem sie das Kraftfeld der Umgebung auskundschaften. Dieses erhaltene Wissen wird an die nächste Generation weitergegeben. Das untenstehende Bild (Morris et al. J. Computational Chem. Vol 19, No. 14, pp 1639 – 1662), zeigt den Unterschied zwischen dem Mendel´schen (rechts der Eltern) und dem Lamarck´schen (links der Eltern) genetischen Näherungsverfahren, wie sie in Autodock 3.0 verwendet wird. Bei der Mendel´schen Genetik geschieht eine Mutation / Rekombination zur nächsten Generation unabhängig davon wie der Phenotyp sein wird (siehe Energieprofil), während der lokale Lamarck´sche Suchalgorithmus über das Energieprofil zu einem lokalen Minimum führt.
3. Auswahl (Selektion):
Dieser Prozess entscheidet, welche Conformer Nachkommen produzieren dürfen. Dies ist fast so wie bei der natürlichen Auslese.
4. Kreuzung:
Hier werden Gene zwischen Conformer ausgetauscht, dieser Vorgang ist mit einer Rekombination der Elterngene gleichzusetzen.
Die nächste Generation ist noch nicht fertig. Es werden noch mehr Veränderungen und ein anderer Selektionsprozess benötigt.
5. Mutation:
Wir müssen eine enorme Menge Conformer suchen. Die Varianten werden durch die Rekombinationsmethode deutlich reduziert.
Dies würde sehr gut in das Mendel´sche Weltbild passen, aber seit Darwin wissen wir, dass die Evolution durch Mutationen weitergetrieben wird. Dies sind zufällige Änderungen der Gene, welche eine Auswahl im Sinne der Evolutionskriterien treffen oder dagegen. An dieser Stelle werden deshalb Mutationen in das Programm eingefügt, welche die nächste Generation erhält.
6. Auslese:
Dies ist ein künstlich eingeführter Faktor, der sicher stellen soll, dass wir gute Conformer nicht übersehen.
Dieser ständig ablaufende Rechenprozess wird wiederholt bis die maximale Anzahl Conformer erreicht ist. Die letzte Berechnung erzeugt dann einen Conformer mit der niedrigsten Andockenergie. Dieser Conformer wird im GUI (im Fenster links unten in der Graphik) angezeigt. Wir wiederholen diesen Prozess zwanzig Mal und erzeugen 20 Conformer. Das erhaltene Resultat mit der niedrigsten Energie wird zum Server zurückgeschickt. Der Grund für die mehrmaligen Wiederholungen liegt daran, weil mehrere unterschiedliche Startpunkte ausgekundschaftet werden sollen.
Alle Zufallsprozesse, wie Schritt 1, 4 und 5 hängen von Zahlen ab, die von einem Zufallszahlengenerator erzeugt werden.
Verschiedene Zahlen geben verschiedene Antworten. Die Bestimmung basiert nicht alleine auf der im GUI gezeigten Varianten, sondern ist Ergebnis einer ziemlich ausgedehnten Analyse.
Obwohl wir auf diesen genetischen Algorithmus aufbauen, glauben wir, dass die Gesamtzahl der berechneten Conformer noch von der Anzahl der drehbaren Bindungen abhängt.
Wir experimentieren mit verschiedenen Variablen, um den idealen Wert herauszufinden und haben eine signifikante Verbesserung erhalten als wir die Anzahl der Conformer je drehbarer Verbindung verdoppelt haben. Die Analyse der Resultate wird demnächst in einer der nächsten Folgen näher behandelt.
