分枝限定法とは？ わかりやすく解説

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/04/02 00:52 UTC 版)

「タンパク質設計」の記事における「分枝限定法」の解説

詳細は「分枝限定法」を参照 タンパク質設計の立体配座空間は、タンパク質残基を任意の順序で並べ、残基内の各回転異性体で木が分岐するような木構造で表現することができる。分枝限定アルゴリズム（branch and bound algorithms）は、この表現を用いて立体配座木を効率的に探索する。各分岐で、分枝限定アルゴリズムは、立体配座空間を結合し、有望な分岐のみを探索する。 タンパク質設計のための一般的な探索アルゴリズムは、A*探索アルゴリズム（A* search algorithm）である。A*は、各部分木のパスに対して、展開された各回転異性体のエネルギーを（保証付きで）下限とする下限スコアを計算する。おのおのの部分立体配座は優先キューに追加され、各反復において、最も低い下限値を持つ部分的パスがキューから取り出されて展開される。このアルゴリズムは、完全な立体配座が列挙されると停止し、その立体配座が最適であることを保証する。 タンパク質設計のA*スコア f は、 f=g+h の2つの部分から構成される。g は、部分立体配座ですでに割り当てられている回転異性体の正確なエネルギーである。h は、まだ割り当てられていない回転異性体のエネルギーの下限値である。それぞれは、以下のように設計されている。ここで、d は部分立体配座の最後に割り当てられた残基のインデックスである。 g = ∑ i = 1 d ( E ( r i ) + ∑ j = i + 1 d E ( r i , r j ) ) {\displaystyle g=\sum _{i=1}^{d}(E(r_{i})+\sum _{j=i+1}^{d}E(r_{i},r_{j}))} h = ∑ j = d + 1 n [ min r j ( E ( r j ) + ∑ i = 1 d E ( r i , r j ) + ∑ k = j + 1 n min r k E ( r j , r k ) ) ] {\displaystyle h=\sum _{j=d+1}^{n}[\min _{r_{j}}(E(r_{j})+\sum _{i=1}^{d}E(r_{i},r_{j})+\sum _{k=j+1}^{n}\min _{r_{k}}E(r_{j},r_{k}))]}

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