Применение многомерной квантильной функции в задаче пептид-белок докинга

Настоящая работа посвящена исследованию применения стохастических эволюционных алгоритмов оптимизации к задаче пептид-белок докинга. В статье продемонстрированы основные положения, сводящие докинг к задаче непрерывной глобальной оптимизации. Представлены основные особенности рассматриваемой задачи и возникающие трудности применения эволюционных алгоритмов оптимизации. Предложен способ применения эволюционных алгоритмов, включающий использование эмпирической квантильной функции. Приведено краткое «рекурсивное» определение структуры многомерной квантильной функции с использованием одномерного квантильного преобразования. Представлен сеточный подход применения квантильной функции и указаны его недостатки. Предложен детерминированный алгоритм построения выборки, приведена схема его распараллеливания и получаемое ускорение. Для квантильной функции описана схема использования параллельных вычислений, включающая вычисления на графических ускорителях. Предложено несколько способов параллелизации с использованием выборки в явном виде. Продемонстрирована их производительность в зависимости от размера выборки. Представлены результаты докинга с использованием эволюционного алгоритма и его модификации с применением квантильной функции. Выполнено сравнение с актуальным методом докинга в рамках одного силового поля. Проведен анализ результатов вычислительных экспериментов.