基于多目标粒子群的对接函数综合  

Multi-objective PSO Optimized Consensus Scoring for Molecular Docking

作　　者：刘鹏飞[1] 董守斌[1] 曹以诚[2] 杜正平[2] 

机构地区：[1]华南理工大学广东省计算机网络重点实验室,广州510640 [2]华南理工大学生物科学与工程学院,广州510640

出　　处：《微计算机信息》2009年第3期197-199,共3页Control & Automation

基　　金：国家科技基础条件平台项目"生物信息学网络计算应用系统"(2005DKA64001)

摘　　要：针对虚拟筛选过程中对接打分函数适应度低及已有数据集不平衡特点,本文提出了基于多目标粒子群优化的对接函数综合评价方法,以求解多个目标和约束条件下的分类器集合权重分配,为解决训练集不平衡状态下分类器优化问题提供了一种有效的方法。实验结果表明该算法提高了虚拟筛选过程中对接打分函数的应用效果。Focused on the insufficient adaptation of different principles based scoring functions in virtual screening, the paper proposed a novel multi-objective PSO optimized weight vector construction algorithm for classifier ensemble under multiple objects and constraints. The classifying performance of binding decoy conformation from the imbalaneed scoring data showed that the application effect of docking functions in virtual screening is promoted by the algorithm.

关 键 词：对接 打分函数 综合 粒子群 支持向量机集合 多目标 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]