title: Ein multi-objektiver Algorithmus zur Peptidoptimierung
title: Ein multi-objektiver Algorithmus zur Peptidoptimierung
title: A Multi-objective Genetic Algorithm for Peptide Optimization
Creators: name: Rosenthal, Susanne
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2016
Subjects: landscape analysis
Multi-objektiver genetischer Algorithmus
multi-objective genetic algorithm
Metaheuristik
peptide optimization
Data processing, Computer science
Informatik
Peptidoptimierung, Landschaftsanalyse

description: Die Identifikation einer großen
      Bandbreite an potentiellen Molekülen mit spezifischen
      biologischen, chemischen und physikalischen Eigenschaften ist
      ein wesentlicher Bestandteil der Peptide-basierten
      Wirkstoffentwicklung. Die in vitro Analyse potentieller
      Wirkstoffkandidaten ist zeit- und kostenintensiv. Daher sind
      für diesen Zweck in silico Methoden erforderlich.
      Metaheuristiken wie evolutionäre Algorithmen sind als
      hinreichend gute in silico Verfahren zur approximativen
      Lösung der zugrundeliegenden multiobjektiven
      Optimierungsprobleme bekannt. Die generelle Problemstellung
      in diesem Bereich ist die Entwicklung eines multiobjektiven
      evolutionären Algorithmus mit dem Ziel, eine möglichst hohe
      Anzahl an potentiellen hoch-qualifizierten Peptiden, die sich
      in ihrem genetischen Material deutlich unterscheiden, in
      einer möglichst geringen Anzahl an Generationen zu erhalten.
      Ein multiobjektiver evolutionärer Algorithmus als in silico
      Methode, der eine große Anzahl an hoch qualifizierten
      Peptiden in einer geringen Anzahl an Generationen für eine
      breite Klasse von molekularen Optimierungsproblemen
      verschiedener Dimensionen detektiert, ist herausfordernd und
      die Entwicklung eines solchen vielversprechenden
      multiobjektiven Algorithmus unter theoretischen Betrachtungen
      ist der Hauptbeitrag dieser Arbeit. Die Konstruktion dieses
      Algorithmus basiert auf einer qualitativen Analyse der
      Fitnesslandschaft angewandt auf ein drei- und
      vierdimensionalen Optimierungsproblems. Die
      Schlussfolgerungen aus der empirischen
      Fitness-Landschaft-Analyse des dreiund vierdimensionalen
      Optimierungsproblems resultieren in der Formulierung von
      Hypothesen hinsichtlich der Arten von evolutionären
      Algorithmenkomponenten, welche zur optimierten Suchperformanz
      des evolutionären Algorithmus zum Zweck der Peptidoptimierung
      führen. Ausgehend von den etablierten Arten der
      Variationsoperatoren und Selektionsstrategien werden
      verschiedene Variationsoperatoren und Selektionsstrategien
      vorgestellt und empirisch anhand des drei- und
      vierdimensionalen Optimierungsproblems im Hinblick auf eine
      optimale Interaktion und gegenseitige Abhängigkeit sowie
      einer Feineinstellung der Parameter getestet.Darüber hinaus
      werden die traditionellen Fragestellungen im Bereich der
      evolutionären Algorithmen wie Selektionsdruck und der
      Einfluss von mehreren Eltern bei der Rekombination
      untersucht.
description: The peptide-based drug design
      process requires the identification of a wide range of
      candidate molecules with specific biological, chemical and
      physical properties. The laboratory analysis in terms of in
      vitro methods for the discovery of several physiochemical
      properties of theoretical candidate molecules is time- and
      cost-intensive. Hence, in silico methods are required for
      this purpose. Metaheuristics like evolutionary algorithms are
      considered to be adequate in silico methods providing good
      approximate solutions to the underlying multiobjective
      optimization problems. The general issue in this area is the
      design of a multi-objective evolutionary algorithm to achieve
      a maximum number of high-quality candidate peptides that
      differ in their genetic material, in a minimum number of
      generations. A multi-objective evolutionary algorithm as an
      in silico method of discovering a large number of
      high-quality peptides within a low number of generations for
      a broad class of molecular optimization problems of different
      dimensions is challenging, and the development of such a
      promising multi-objective evolutionary algorithm based on
      theoretical considerations is the major contribution of this
      thesis. The design of this algorithm is based on a
      qualitative landscape analysis applied on a three- and
      four-dimensional biochemical optimization problem. The
      conclusions drawn from the empirical landscape analysis of
      the three- and four-dimensional optimization problem result
      in the formulation of hypotheses regarding the types of
      evolutionary algorithm components which lead to an optimized
      search performance for the purpose of peptide optimization.
      Starting from the established types of variation operators
      and selection strategies, different variation operators and
      selection strategies are proposed and empirically verified on
      the three- and four-dimensional molecular optimization
      problem with regard to an optimized interaction and the
      identification of potential interdependences as well as a
      fine-tuning of the parameters. Moreover, traditional issues
      in the field of evolutionary algorithms such as selection
      pressure and the influence of multi-parent recombination are
      investigated.