The 11 references with contexts in paper A. Karpenko P., K. Matveeva O., V. Bulanov A., А. Карпенко П., В. Буланов А., К. Матвеева О. (2016) “Решение задачи молекулярного докинга модифицированным методом роя частиц // Solving a molecular docking problem by the modified PSO method” / spz:neicon:technomag:y:2014:i:4:p:339-353

1
Ewing T.J., Makino S., Skillman A.G., Kuntz I.D. DOCK 4.0: search strategies for automated molecular docking of flexible molecule databases // Journal of Computer-Aided Molecular Design. 2001. Vol. 15. P. 411-428.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3836
    Prefix
    В качестве указанного алгоритма могут быть использованы многие алгоритмы глобальной оптимизации – алгоритмы перебора, метод Монте-Карло, генетический алгоритм и др. Наибольшее распространение среди алгоритмов, применяемых в программах докинга, получил генетический алгоритм оптимизации. Генетический подход используется, например, в программах AutoDock
    Exact
    [1]
    Suffix
    , GOLD [2], MolDock [3]. Этот же алгоритм используется в программе SOL [4]. Известны также программные комплексы молекулярного докинга, основанные на применении метода роя частиц. Так программа SODOCK [5] использует метод роя частиц с локальной оптимизацией, а программа pso@autodock [6] - метод роя частиц с топологией «клика», изменением коэффициента инерции и локальной оптимизацией.

2
Verdonk M.L., Cole J. C., Hartshorn M.J., Murray C. W., Taylor R.D. Improved proteinligand docking using GOLD // Proteins: Structure, Function and Genetics. 2003. Vol. 52. P. 609-623.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3844
    Prefix
    Наибольшее распространение среди алгоритмов, применяемых в программах докинга, получил генетический алгоритм оптимизации. Генетический подход используется, например, в программах AutoDock [1], GOLD
    Exact
    [2]
    Suffix
    , MolDock [3]. Этот же алгоритм используется в программе SOL [4]. Известны также программные комплексы молекулярного докинга, основанные на применении метода роя частиц. Так программа SODOCK [5] использует метод роя частиц с локальной оптимизацией, а программа pso@autodock [6] - метод роя частиц с топологией «клика», изменением коэффициента инерции и локальной оптимизацией.

3
Thomsen R., Christensen M.H. MolDock: A New Technique for High-Accuracy Molecular Docking // Journal of Medicinal Chemistry. 2006. Vol. 49, no. 11. P. 3315-3321.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3856
    Prefix
    Наибольшее распространение среди алгоритмов, применяемых в программах докинга, получил генетический алгоритм оптимизации. Генетический подход используется, например, в программах AutoDock [1], GOLD [2], MolDock
    Exact
    [3]
    Suffix
    . Этот же алгоритм используется в программе SOL [4]. Известны также программные комплексы молекулярного докинга, основанные на применении метода роя частиц. Так программа SODOCK [5] использует метод роя частиц с локальной оптимизацией, а программа pso@autodock [6] - метод роя частиц с топологией «клика», изменением коэффициента инерции и локальной оптимизацией.

4
Романов А.Н., Кондакова О.А., Григорьев Ф.В., Сулимов А.В., Лущекина С.В., Мартынов Я.Б., Сулимов В.Б. Компьютерный дизайн лекарственных средств: программа докинга SOL // Вычислительные методы и программирование. 2008. Т. 9. C. 213-233.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3907
    Prefix
    Наибольшее распространение среди алгоритмов, применяемых в программах докинга, получил генетический алгоритм оптимизации. Генетический подход используется, например, в программах AutoDock [1], GOLD [2], MolDock [3]. Этот же алгоритм используется в программе SOL
    Exact
    [4]
    Suffix
    . Известны также программные комплексы молекулярного докинга, основанные на применении метода роя частиц. Так программа SODOCK [5] использует метод роя частиц с локальной оптимизацией, а программа pso@autodock [6] - метод роя частиц с топологией «клика», изменением коэффициента инерции и локальной оптимизацией.

5
Chen H.-M., Liu B.-F., Huang H.-L., Hwang S.-F., Ho S.-Y. SODOCK: Swarm optimization for highly flexible protein-ligand docking // Journal of Computational Chemistry. 2007. Vol. 28, no. 2. P. 612-623.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=4034
    Prefix
    Генетический подход используется, например, в программах AutoDock [1], GOLD [2], MolDock [3]. Этот же алгоритм используется в программе SOL [4]. Известны также программные комплексы молекулярного докинга, основанные на применении метода роя частиц. Так программа SODOCK
    Exact
    [5]
    Suffix
    использует метод роя частиц с локальной оптимизацией, а программа pso@autodock [6] - метод роя частиц с топологией «клика», изменением коэффициента инерции и локальной оптимизацией. В работе [6] показано, что в равных условиях при использовании метода роя частиц в программе докинга AutoDock 4.0 можно добиться более близкого положения лиганда к нативному (природному) положению, чем при

6
Namasivayam V., G ̈unther R. pso@autodock: a fast flexible molecular docking program based on Swarm intelligence // Chemical Biology & Drug Design. 2007. Vol. 70, no. 6. P. 475-484. DOI: 10.1111/j.1747-0285.2007.00588.x
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=4117
    Prefix
    Известны также программные комплексы молекулярного докинга, основанные на применении метода роя частиц. Так программа SODOCK [5] использует метод роя частиц с локальной оптимизацией, а программа pso@autodock
    Exact
    [6]
    Suffix
    - метод роя частиц с топологией «клика», изменением коэффициента инерции и локальной оптимизацией. В работе [6] показано, что в равных условиях при использовании метода роя частиц в программе докинга AutoDock 4.0 можно добиться более близкого положения лиганда к нативному (природному) положению, чем при использовании традиционного для этой программы генетического алгоритма.

  2. In-text reference with the coordinate start=4229
    Prefix
    Так программа SODOCK [5] использует метод роя частиц с локальной оптимизацией, а программа pso@autodock [6] - метод роя частиц с топологией «клика», изменением коэффициента инерции и локальной оптимизацией. В работе
    Exact
    [6]
    Suffix
    показано, что в равных условиях при использовании метода роя частиц в программе докинга AutoDock 4.0 можно добиться более близкого положения лиганда к нативному (природному) положению, чем при использовании традиционного для этой программы генетического алгоритма.

7
Halgren T. Merck Molecular Force Field. I. Basis, Form, Scope, Parameterization, and Performance of MMFF94 // Journal of Computational Chemistry. 1996. Vol. 17. P. 490-519.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=6149
    Prefix
    Для приближенного описания взаимодействия молекул используют модель силового поля (force field) – набор потенциалов, описывающих взаимодействие атомов и молекул, как классических частиц. Расчет взаимодействий в комплексе из тысяч атомов занимает в этом случае десятки минут. В настоящее время известны такие модели силовых полей, как MMX, MM3, Amber, MMFF94
    Exact
    [7]
    Suffix
    . Как правило, модели силовых полей используют следующие параметры силового поля, которые определяют на основе экспериментальных данных и расчетов методами квантовой механики: -- длины связей и величины валентных углов; -- константы деформации длин связей и величин валентных углов; -- параметры торсионных потенциалов внутреннего вращения; -- параметры Ван-дер-Ваальсовых взаимодействий пар а

  2. In-text reference with the coordinate start=6678
    Prefix
    квантовой механики: -- длины связей и величины валентных углов; -- константы деформации длин связей и величин валентных углов; -- параметры торсионных потенциалов внутреннего вращения; -- параметры Ван-дер-Ваальсовых взаимодействий пар атомов; -- заряды атомов. Точность описания экспериментальных данных силовыми полями иллюстрирует следующий пример: для модели силового поля MMFF94
    Exact
    [7]
    Suffix
    ошибка воспроизведения длины связей моделью составляет около 0,014 А, а ошибка воспроизведения валентных углов - около 1,2°. В работе используем модель силового поля MMFF94 (Merck Molecular Force Field 94).

8
Карпенко А.П., Селиверстов Е.Ю. Глобальная оптимизация методом роя частиц. Обзор // Информационные технологии. 2010. No 2. С. 25-34.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=10593
    Prefix
    Xi - вектор координат частицы is, соответствующий ее наилучшему значению фитнесс-функции )(X за время поиска ]:0[t, то есть min(())() * [0:] ii t XX    ; (4) ** Xi - вектор координат соседней с данной частицы с наилучшим за то же время значением фитнесс-функции, то есть min()() *** ji jN XX i   , (5) где iN - множество номеров частиц, являющихся «соседями» данной частицы is
    Exact
    [8]
    Suffix
    . Первое слагаемое в формуле (3) получило название инерционной компоненты, второе слагаемое - когнитивной, а третье слагаемое - социальной компоненты. Свободный параметр Ib определяет вес «инерционных» свойств частицы.

  2. In-text reference with the coordinate start=11619
    Prefix
    Чаще всего используются топологии соседства частиц клика (глобально оптимальная топология), кольцо (локально оптимальная топология), двумерный тор (топология фон Неймана), кластерная топология. Известно, что от топологии соседства частиц в значительной мере зависит эффективность метода PSO, особенно при оптимизации многоэкстремальных функций, имеющих сложный ландшафт
    Exact
    [8]
    Suffix
    . Схема алгоритма PSO имеет следующий вид. 1) Задаем значения свободных параметров алгоритма и инициализируем популяцию. Полагаем счетчик числа итераций 1t. 2) Для каждой из частиц популяции ]:1[,Sisi по формуле (4) находим лучшую локальную позицию * Xi, а по формуле (5) - глобально лучшую позицию ** Xi. 3) По формулам (2), (3) находим новые позиции всех частиц популяции iX. 4) Провер

9
Tang K., Yao X., Suganthan P.N., MacNish C., Chen Y.P., Chen C.M., Yang Z. Benchmark Functions for the CEC’2008 Special Session and Competition on Large Scale Global Optimization: Technical Report // Nature Inspired Computation and Applications Laboratory, USTC, China, 2007. Available at: http://sci2s.ugr.es/eamhco/cec2010_functions.pdf , accessed 01.03.2014.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=15843
    Prefix
    : сферическая целевая функция Метод PSO Критерий эффективности n  min Канонический метод 6971 5100,7 6 8,110   Модификация PSO-M1 6858 5 8,210   6 3,510   Модификация PSO-M2 4798 5 6,310   6 3,310   Функция Растригина. Исследование эффективности предложенных модификаций метода PSO выполнено для многоэкстремальной функции Растригина (Rastrigin function)
    Exact
    [9]
    Suffix
       X i fXxiix 1 2 ()1010cos(2), области (6) и 16X. Минимум этой функции достигается в точке (0, 0,...,0) и равен нулю. Результаты вычислительного эксперимента, представленные в таблице 2, показывают близость модификаций PSO-M1, PSO-M2 по критериям , min и значительное превосходство модификации PSO-M2 над каноническим методом PSO и модификацией PSOM1 по критерию n.

10
HIV-1 Протеаза // База знаний по биологии человека: сайт. Режим доступа: http://humbio.ru/humbio/peptides/00060494.htm (дата обращения 01.03.2014).
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=16801
    Prefix
     - PSO;  - PSO-M1;  - PSO-M2 Рисунок 2 – К сходимости методов PSO, PSO-M1, PSO-M2: функция Растригина; 16X; 50S Решение задачи докинга. Рассматриваем задачу докинга для молекул протеазы HIV1 и дарунавиром 3U7S в качестве молекулы-рецептора и лиганда соответственно
    Exact
    [10]
    Suffix
    . Учитываем взаимодействие указанных молекул с одной молекулой воды. Компоненты вектора варьируемых параметров X, полагаем, имеют следующий смысл: -- углы поворота лиганда вокруг осей zyx0,0,0; -- смещения центра лиганда по осям zyx0,0,0; -- валентные углы; -- торсионные углы.

11
Eiben A.E., Michalewicz Z., Schoenauer M., Smith J.E. Parameter Control in Evolutionary Algorithms // Parameter Setting in Evolutionary Algorithms. Springer Berlin Heidelberg, 2007. P. 19-46. DOI: 10.1007/978-3-540-69432-8_2
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=19221
    Prefix
    Если все свободные параметры метода PSO-M1 (как и канонического метода) являются статическими, то один из таких параметров модификации PSO-M2 является динамическим, так что данная модификация представляет собой пример самоадаптивного метода оптимизации
    Exact
    [11]
    Suffix
    . Модификация имеет целью интенсифицировать поиск. Выполнена программная реализация канонического методов роя части и двух его указанных модификаций. Вычислительный эксперимент по исследованию эффективности метода и модификаций при решении тестовых задач оптимизации показал преимущества предложенных модификаций по сравнению с каноническим методом, выявил превосходства модификации PSO-M2 как на