TTDock: метод докинга на основе тензорных поездов

Авторы

  • Д.А. Желтков
  • И.В. Офёркин
  • А.В. Сулимов
  • В.Б. Сулимов
  • Е.В. Каткова
  • Е.Е. Тыртышников

Ключевые слова:

тензорный поезд
крестовый метод
глобальная оптимизация
докинг
компьютерный дизайн лекарств

Аннотация

Разработан метод докинга на основе тензорных поездов, позволяющий с высокой вероятностью найти положение, в котором достигается глобальный минимум энергии системы белок-лиганд. Полученный метод сравнивается с одним из наиболее эффективных методов докинга на основе генетических алгоритмов SOL. Результаты тестирования показывают, что метод на основе тензорных поездов в 10 раз менее затратен при сопоставимой надежности получения глобального оптимума энергии.

Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

2013-06-20

Выпуск

Том 14 (2013): Выпуск 3.

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

Д.А. Желтков

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
факультет вычислительной математики и кибернетики
Ленинские горы, 119992, Москва
• аспирант

И.В. Офёркин

ООО «Димонта»
ул. Нагорная, 15-8, 117186, Москва
• программист

А.В. Сулимов

ООО «Димонта»
ул. Нагорная, 15-8, 117186, Москва
• системный программист

В.Б. Сулимов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
факультет вычислительной математики и кибернетики
Ленинские горы, 119992, Москва
• заведующий лабораторией

Е.В. Каткова

ООО «Димонта»
ул. Нагорная, 15-8, 117186, Москва
• младший научный сотрудник

Е.Е. Тыртышников

Институт вычислительной математики имени Г.И. Марчука РАН (ИВМ РАН)
ул. Губкина, 8, 119333, Москва
• директор

Библиографические ссылки

  1. Садовничий В.А., Сулимов В.Б. Суперкомпьютерные технологии в медицине // Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности / Под ред. В.А. Садовничего, Г.И. Савина, Вл.В. Воеводина. М: Изд-во Моск. ун-та, 2009. 16-23.
  2. Романов А.Н., Кондакова О.А., Григорьев Ф.В., Сулимов A.В., Лущекина С.В., Мартынов Я.Б., Сулимов В.Б. Компьютерный дизайн лекарственных средств: программа докинга SOL // Вычислительные методы и программирование. 2008. 9. 213-233.
  3. Офёркин И.В., Сулимов А.В., Кондакова О.А., Сулимов В.Б. Реализация поддержки параллельных вычислений в программах докинга SOLGRID и SOL // Вычислительные методы и программирование. 2011. 12. 9-23.
  4. Mobley D.L., Dill K.A. Binding of small-molecule ligands to proteins: «what you see» is not always «what you get» // Structure. 2009. 17, N 4. 489-498.
  5. Kolda T.G., Bader B.W. Tensor decompositions and applications // SIAM Review. 2009. 51, N 3. 455-500.
  6. Oseledets I.V., Savostianov D.V., Tyrtyshnikov E.E. Tucker dimensionality reduction of three-dimensional arrays in linear time // SIAM J. Matrix Anal. Appl. 2008. 30, N 3. 939-956.
  7. Oseledets I.V., Tyrtyshnikov E.E. Breaking the curse of dimensionality, or how to use SVD in many dimensions // SIAM J. Sci. Comput. 2009. 31, N 5. 3744-3759.
  8. Oseledets I.V. Tensor-train decomposition // SIAM J. Sci. Comput. 2011. 33, N 5. 2295-2317.
  9. Oseledets I.V., Tyrtyshnikov E.E. TT-cross approximation for multidimensional arrays // Linear Algebra Appl. 2010. 432, N 1. 70-88.
  10. Goreinov S.A., Tyrtyshnikov E.E., Zamarashkin N.L. A theory of pseudo-skeleton approximations // Linear Algebra Appl. 1997. 261, N 1-3. 1-21.
  11. Tyrtyshnikov E.E. Incomplete cross approximation in the mosaic-skeleton method // Computing. 2000. 64, N 4. 367-380.
  12. Goreinov S.A., Tyrtyshnikov E.E. The maximal-volume concept in approximation by low-rank matrices // Contemporary Mathematics. 2001. 208. 47-51.
  13. Goreinov S.A., Oseledets I.V., Savostyanov D.V., Tyrtyshnikov E.E., Zamarashkin N.L. How to find a good submatrix // Matrix Methods: Theory, Algorithms, Applications / Edited by V. Olshevsky and E. Tyrtyshnikov. Hackensack: World Scientific, 2010. 247-256.
  14. Huey R., Morris G.M., Olson A.J., Goodsell D.S. A semiempirical free energy force field with charge-based desolvation // J. Computational Chemistry. 2007. 28, N 6. 1145-1152.
  15. Verdonk M.L., Cole J.C., Hartshorn M.J., Murray C.W., Taylor R.D. Improved protein-ligand docking using GOLD // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 2003. 52, N 4. 609-623.
  16. Thomsen R., Christensen M.H. MolDock: a new technique for high-accuracy molecular docking // J. Medicinal Chemistry. 2006. 49, N 11. 3315-3321.
  17. Halgren T.A. Merck molecular force field // J. Computational Chemistry. 1996. 17, N 5/6. 490-519.
  18. Romanov A.N., Jabin S.N., Martynov Y.B., Sulimov A.V., Grigoriev F.V., Sulimov V.B. Surface generalized Born method: a simple, fast, and precise implicit solvent model beyond the Coulomb approximation // J. Physical Chemistry A. 2004. 108, N 43. 9323-9327.
  19. RCSB protein data bank (http://www.rcsb.org/pdb/home/home.do).
  20. Alvarez J., Shoichet B. Virtual screening in drug discovery. Vol. 1. Boca Raton: CRC Press, 2005.
  21. CSAR 2011-2012 Benchmark Exercise (http://www.csardock.org/).

Лицензия

Copyright (c) 2013 Вычислительные методы и программирование

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.