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用不准确的距离数据解决分子距离几何问题。

Solving the molecular distance geometry problem with inaccurate distance data.

机构信息

Department of Statistics and Applied Mathematics, Federal University of Ceará, Ceará, 60455-760, Brazil.

出版信息

BMC Bioinformatics. 2013;14 Suppl 9(Suppl 9):S7. doi: 10.1186/1471-2105-14-S9-S7. Epub 2013 Jun 28.

DOI:10.1186/1471-2105-14-S9-S7
PMID:23901894
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3698034/
Abstract

We present a new iterative algorithm for the molecular distance geometry problem with inaccurate and sparse data, which is based on the solution of linear systems, maximum cliques, and a minimization of nonlinear least-squares function. Computational results with real protein structures are presented in order to validate our approach.

摘要

我们提出了一种新的迭代算法，用于解决存在不准确和稀疏数据的分子距离几何问题，该算法基于线性系统的求解、最大团的求解和非线性最小二乘函数的最小化。为了验证我们的方法，我们给出了使用真实蛋白质结构的计算结果。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/f7b9/3698034/912b8eb91a4b/1471-2105-14-S9-S7-1.jpg
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