A Reinforcement Learning Approach to Protein Loop Modeling - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2015

A Reinforcement Learning Approach to Protein Loop Modeling

Kevin Molloy
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 965759
Nicolas Buhours
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 989443
Thierry Simeon
Étienne Ferré
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 989444
Juan Cortés

Résumé

Modeling the loop regions of proteins is an active area of research due to their significance in defining how the protein interacts with other molecular partners. The high structural flexibility of loops presents formidable challenges for both experimental and computational approaches. In this work, we combine a robotics approach with reinforcement learning (RL) to compute an ensemble of loop configurations. We are actively performing experiments on well known benchmark sets to illustrate how RL improves the efficiency and effectiveness of our approach.
Fichier principal
Vignette du fichier
MolloyCortes_IROS15_Abstract.pdf (119.21 Ko) Télécharger le fichier
MolloyCortes_IROS15_Poster_final.pdf (26.49 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
Loading...

Dates et versions

hal-01206128 , version 1 (28-09-2015)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01206128 , version 1

Citer

Kevin Molloy, Nicolas Buhours, Marc Vaisset, Thierry Simeon, Étienne Ferré, et al.. A Reinforcement Learning Approach to Protein Loop Modeling. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Sep 2015, Hamburg, Germany. ⟨hal-01206128⟩
332 Consultations
198 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More