Determination of protein structure by a unified method of stochastic embedding and Gaussian global optimization

通过随机嵌入和高斯全局优化的统一方法确定蛋白质结构

• 批准号: 18500172
• 负责人: DOI Shinji
• 金额: $ 1.91万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2006
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2006 至 2008
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18500172/
• 关键词: 距離幾何問題; 大域的最適化; 確率アルゴリズム; タンパク質立体構造

タンパク質の立体構造を, 構成する原子間距離から効率的に推定する方法を考案した. この方法は, 最適化問題(誤差を最小にする問題)を極めて単純な確率的手法で解くものであり, 大規模なタンパク質の立体構造推定にも応用可能な効率の良いアルゴリズムである.

The method of presumption of the distance between atoms and atoms is based on the method of investigation. In this paper, the method is used to solve the problem (error minimization problem). The method of determining the accuracy rate is very effective in solving the problem of accuracy, and the method of solving the problem of accuracy is very effective in solving the problem of error minimization (error minimization problem).

项目成果

確率的埋め込み法によるデータクラスタリング

使用随机嵌入方法进行数据聚类

• 发表时间: 2008
• 期刊: 電子情報通信学会技術研究報告NLP
• 作者: 西川尚斗;土居伸二;熊谷貞俊
• 通讯作者: 熊谷貞俊

Embedding of high-dimensional data in low-dimensional space by a simple stochastic method

通过简单的随机方法将高维数据嵌入低维空间

• 发表时间: 2007
• 期刊: Proc. 15th IEEE International Workshop on Nonlinear Dynamics of Electronic Systems
• 作者: N.Nishikawa;S. Doi;S. Kumagai
• 通讯作者: S. Kumagai

確率的手法による高次元データの低次元埋め込み

使用概率方法对高维数据进行低维嵌入

• 发表时间: 2007
• 期刊: 電子情報通信学会技術研究報告NLP
• 作者: 西川尚斗;土居伸二;熊谷貞俊
• 通讯作者: 熊谷貞俊

Optimization of Distances for a Stochastic Embedding and Clustering of High-Dimensional Data, Proc. The 23rd International Technical Conference on Circuits/Systems

高维数据随机嵌入和聚类的距离优化，过程。

• 发表时间: 2008
• 期刊: Computers and Communications
• 作者: N.Nishikawa;S. Doi
• 通讯作者: S. Doi

距離幾何学問題における確率的近接データ埋め込み法の拡張

距离几何问题的概率近端数据嵌入方法的扩展

• 发表时间: 2006
• 期刊: 電子情報通信学会技術研究報告NLP
• 作者: 加嶋浩之;土居伸二;熊谷貞俊
• 通讯作者: 熊谷貞俊