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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 615412 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 615412

Título del libro: Proceedings Of The 11th Annual Genetic And Evolutionary Computation Conference, Gecco-2009
Título del capítulo: Parallel particle swarm optimization applied to the protein folding problem

Autores UNAM:
LUIS GERMAN PEREZ HERNANDEZ; KATYA RODRIGUEZ VAZQUEZ; RAMON GARDUÑO JUAREZ;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2009

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Palabras clave:

3D Structure; Bio-inspired algorithms; Conformational energies; Minimum energy; Parallel particle swarm optimization; Parallelizations; Protein folding problem; Side chains; Structural restrictions; Swarm Intelligence; Torsion angle; Amines; Amino acids; Bioinformatics; Biology; Cellular automata; Combinatorial optimization; Conformations; Organic acids; Protein folding; Particle swarm optimization (PSO)

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Resumen:

This article presents the implementation of a bio-inspired algorithm, which is the algorithm of particle swarm optimization (PSO) in with the objective of minimizing the function of conformational energy ECEPP/3 for the protein folding problem (PFP) for real conformations considering structural restrictions. In this case, using a representation of torsion angles of the skeleton and the side chains, applying the sequence of amino acid of the peptide leu-enkephalin for the prediction of 3D structure of minimum energy. The quality of the results is compared with other techniques reported in literature. Subsequently, the PSO is used to predict the structure of unknown proteins.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781605583259
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1145/1569901.1570163