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Comparaison de modèle multi- objectif pour le docking moléculaire J-C. Boisson J-C. BOISSON Réunion Dock.

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1 Comparaison de modèle multi- objectif pour le docking moléculaire J-C. Boisson J-C. BOISSON Réunion Dock

2 Plan 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock2 Rappel : modèle multi-objectif choisi. Autre modèles. Comparaison dalgorithmes génétiques. Comparaison de configurations dopérateur. Résultats. Perspectives.

3 Plan 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock3 Rappel : modèle multi-objectif choisi. Autre modèles. Comparaison dalgorithmes génétiques. Comparaison de configurations dopérateur. Résultats. Perspectives.

4 Un nouveau modèle tri-objectif (1/8) Il est divisé en : un terme énergétique évaluation de la qualité du complexe ligand / site obtenu. un terme géométrique indication sur la qualité de pénétration du ligand dans le site. Un terme de robustesse assurance de la stabilité des complexes obtenus. 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock4 A-A Tantar, N. Melab, E-G. Talbi and B. Toursel. A Parallel Hybrid Genetic Algorithm for Protein Structure Prediction on the Computational Grid. Elsevier Science, Future Generation Computer Systems, 23(3): , 2007.

5 Un nouveau modèle tri-objectif (2/8) 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock5 1. Energie du complexe ligand / site Champs de force utilisé = Consistent Valence Force Field (CVFF)

6 Un nouveau modèle tri-objectif (3/8) 2. Surface du complexe 3 possibilités: surface de Van Der Waals (a: blue), surface accessible au solvant (b: red), surface de Connolly (c: green). 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock6

7 Un nouveau modèle tri-objectif (4/8) 2. Surface du complexe 3 possibilités: surface de Van Der Waals, surface accessible au solvant surface de Connolly. 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock7 Solvent Accessible Surface Area SASA Papier original S.M. Le Grand and K.M. Merz, Jr. Rapid Approximation to Molecular Surface Area via the Use of Boolean Logic and Look-Up Tables. Journal of Computational Chemistry, 14(3): (1993). Papier plus récent utilisant SASA A. Leaver-Fay, G.L. Butterfoss, J. Snoeyink and B. Kuhlman. Maintaining solvent accessible surface area under rotamer substitution for protein design. Journal of Computational Chemistry, 28(8): (2007).

8 Un nouveau modèle tri-objectif (5/8) 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock8 SASA = 6201 Å 2 SASA = 5548 Å 2

9 Un nouveau modèle tri-objectif (6/8) 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock9 3. Robustesse du complexe G =

10 Un nouveau modèle tri-objectif (7/8) : échantillonnage à base de rotations 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock10

11 Un nouveau modèle tri-objectif (8/8) : échantillonnage à base de translations 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock11

12 Plan 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock12 Rappel : modèle multi-objectif choisi. Autre modèles. Comparaison dalgorithmes génétiques. Comparaison de configurations dopérateur. Résultats. Perspectives.

13 Modèles testés 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock13 Champ de force CVFFAutodock 4.0 ModèleE total E lies E nlies E totale E lies E nlies SurfaceRobustesse M1XX M2XX M3XXX M4XXX M5XX M6XX M7XXX M8XXX

14 Plan 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock14 Rappel : modèle multi-objectif choisi. Autre modèles. Comparaison dalgorithmes génétiques. Comparaison de configurations dopérateur. Résultats. Perspectives.

15 Non-dominated Sorting GA (NSGA-II) [Deb et al. 2002] Assignement de la fitness, tri selon la dominance : Population divisée selon les fronts. Fitness (x) = indice de front auquel appartient x. Préservation de la diversité distance. Sélection tournoi binaire. Opérateurs de recombinaison et mutation. Remplacement les pires individus sont supprimés. Archive élististe des meilleures solutions rencontrées 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock15

16 Indicator-Based EA (IBEA) [Zitzler et al. 2004] Assignement de la fitness selon lindicateur de qualité Q i : Fitness (x) = Q i (x, P\{x}) Préservation de la diversité aucune. Sélection par tournoi binaire. Opérateurs de recombinaison et mutation. Remplacement suppression des pires individus et mise à jour des fitness des invididus conservés. Archive élististe des meilleures solutions rencontrées 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock16

17 Résultats de comparaison (1/2) 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock17 InstanceAlgorithmeIBEANSGA-IIIBEANSGA-II 6rsa IBEA NSGA-II -<-< >->- -<-< >->- 1mbi IBEA NSGA-II -<-< >->- -<-< >->- 2tsc IBEA NSGA-II -~-~ ~-~- -<-< >->- 1htf IBEA NSGA-II -~-~ ~-~- -~-~ ~-~- 1dog IBEA NSGA-II -<-< >->- -<-< >->- Instances de la base ccdc astex. > meilleur< moins bon ~ non significatif

18 Résultats de comparaison (2/2) 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock18 InstanceRMSD (Å)dstRMSD (Å)dst 6rsa mbi tsc htf dog NSGA-IIIBEA Å Angström dst déviation standard Instances de la base ccdc astex.

19 Plan 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock19 Rappel : modèle multi-objectif choisi. Autre modèles. Comparaison dalgorithmes génétiques. Comparaison de configurations dopérateur. Résultats. Perspectives.

20 Configurations dopérateurs 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock20 Profil Docking RTRTsReverseSBRotSMOMDRLMDRT rigideflexible P1RXX P1XXX P2RXXX P2XXXX P3RXXX P3XXXX P4RXXX P4XXXX P5RXXX P5XXXX P6RXXX P6XXXX

21 Plan 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock21 Rappel : modèle multi-objectif choisi. Autre modèles. Comparaison dalgorithmes génétiques. Comparaison de configurations dopérateur. Résultats. Perspectives.

22 Résultats sur 6 instances Meilleurs modèles : M4, M5, M7 et M8. Impact positif des objectifs surface et robustesse. Comportement équivalent CVFF et Autodock. Meilleurs profils : P1, P5 et P6. Apport de lhybridation. Globalement, la flexibilité apporte de meilleurs résultats. RMSD moyen 2,2. 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock22

23 Plan 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock23 Rappel : modèle multi-objectif choisi. Autre modèles. Comparaison dalgorithmes génétiques. Comparaison de configurations dopérateur. Résultats. Perspectives.

24 Perspectives Suite des tests sur la base CCDC-Astex. Optimisation des meilleurs modèles et profils. Hybridation avec des recherches locales multi- objectif. Nouveaux modèles de coopération. 09/03/2014J-C. BOISSON Roadef200824

25 Questions ? 09/03/2014J-C. BOISSON Roadef200825

26 AG : codage dun individu 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock26 Site Ligand X1X1 Y1Y1 Z1Z1 X2X2 Y2Y2 Z2Z2 X3X3 Y3Y3 Z3Z XNXN YNYN ZNZN X1X1 Y1Y1 Z1Z1 X2X2 Y2Y2 Z2Z2 X3X3 Y3Y3 Z3Z XNXN YNYN ZNZN « docking complex »

27 AG: initialisation de la population Génération du site le même pour tous les individus. Génération du ligand perturbations aléatoires dun ligand « graine ». Combinaison de : Rotation(s) globale(s), Rotation(s) dun angle de torsion modification de conformation. 09/03/2014J-C. BOISSON Réunion Dock27

28 AG : opérateur de croisement 09/03/2014J-C. BOISSON Roadef S1 + L1S2 + L2 S1 + L2S2 + L1 Parents Enfants

29 AG : opérateur de mutation 09/03/2014J-C. BOISSON Roadef Translation Rotation Rotation dun angle de torsion

30 PARAllel and DIStributed Evolving Objects 09/03/2014J-C. BOISSON Roadef EO ParadisEO MOMOEO Evolving Object (EO), développement dalgorithme à base de population de solutions: EA, PSO. Moving Objects (MO), mise en place de recherches locales : HC, SA, TS, ILS. Multi-Objective EO (MOEO), développement dalgorithme évolutionnaire multi-objectifs : NSGA-II, IBEA, … ParadisEO (PEO), mise en place de métaheuristiques parallèles. A. Liefooghe, M. Basseur, L. Jourdan and E-G. Talbi. ParadisEO-MOEO: A Framework for Multi-Objective Optimization. Proceedings of EMO2007, pages , LNCS, Springer- Verlag, S. Cahon, N. Melab and E-G. Talbi, ParadisEO: A Framework for the Reusable Design of Parallel and Distributed Metaheuristics. Journal of Heuristics, vol. 10(3), pp , May 2004.


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