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fpotpot
Utente
Città: middleofnowhere
1056 Messaggi |
 Inserito il - 07 giugno 2006 : 17:19:41
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qualche bioinformatico...mi potrebbe dare una semplice spiegazione o qualche link per una profana della materia per capire cosa sono le Monte Carlo simulations?da quel che ho capito servono nel modello 3 d di una proteina in soluzione a considerare le "sfere" di acqua...o no?
grazie mille!!
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AleXo
Moderatore
Prov.: Estero
Città: San Francisco, California
1550 Messaggi |
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dallolio_gm
Moderatore
Prov.: Bo!
Città: Barcelona/Bologna
2445 Messaggi |
Inserito il - 07 giugno 2006 : 22:35:34
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I metodi MonteCarlo vengono utilizzati per risolvere problemi che sarebbero troppo complessi per essere risolti in maniera computazionale.
Provo a spiegartelo in maniera 'grezza'  .
Immagina di voler scrivere un predittore di struttura terziaria delle proteine.
Tu metti una proteina denaturata (in forma lineare) in un solvente, e sai che puo' assumere diverse conformazioni.
Ognuna di queste e' contraddistinta da un valore di delta-G (energia libera di Gibbs), che indica la sua stabilita'.
Per calcolarti il dG di ognuna di queste conformazioni, potresti inventarti una funzione che tenga conto di tutte le interazioni che si formano, ad es. i s
ingoli legami idrogeno, i ponti salini e tutto il resto.
Ora, ottenuta una funzione del genere sai che il punto di minimo di questa, corrisponde alla confermazione piu' stabile (con il dG piu' negativo).
Per calcolare il punto di minimo di una funzione ti basta derivarla: e' qui il problema, perchè una funzione che determina la stabilita' di una proteina pu
o' essere composta da milioni di varibili e non e' possibile derivarla con i computer attuali.
A questo punto si possono utilizzare i metodi Monte Carlo e tutti gli altri sistemi di Soft Computing (Algoritmi Genetici, Simulated Annealing, Reti Neural
i, etc...), che permettono di avere un'idea di quale sia la soluzione ad un problema (in questo caso trovare il punto di minimo) o di trovarne una che cmq
sia tra le migliori.
Come funziona: Nella variante piu' semplice, viene presa una soluzione a caso dell'equazione (nell'esempio di sopra, una conformazione a caso), e ne si cal
cola il punteggio.
Dopodiche', la si perturba leggermente (per esempio, si cambia la posizione di un paio di aa), e si calcola il punteggio della nuova conformazione.
Ora, se questa e' piu' stabile, viene adottata e considerata come soluzione migliore; altrimenti (e qui e' la particolarita' del sistema MonteCarlo), c'e'
una possibilita' casuale che questa nuova soluzione venga adottata al posto della precedente, anche se non e' la migliore.
Questa operazione viene ripetuta per diversi cicli, e alla fine, modificando sempre leggermente una soluzione con un buon punteggio, si riesce ad arrivare
al punto di minimo assoluto, o per lo meno ad un punto di minimo piuttosto basso.
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Il mio blog di bioinformatics (inglese): BioinfoBlog
Sono un po' lento a rispondere, posso tardare anche qualche giorno... ma abbiate fede! :-) |
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fpotpot
Utente
Città: middleofnowhere
1056 Messaggi |
Inserito il - 07 giugno 2006 : 23:31:52
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uh,beh,sei stato chiaro e semplice:grazie!
ho letto che questi algoritmi nn tengono conto del tempo ma solo dello stato energetico.E'vero?
E' un metodo "vecchio" e superato da qualche altro algoritmo o è una delle possibili alternative ancora valide per studiare le dinamiche molecolari?
E in questo caso dove sta la validità?nel fatto che calcola il maggior numero di possibili conformazioni?
nn so cos'ho oggi..ma ste cose delle conformazioni mi han preso la giornata... |
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kORdA
Utente Attivo
Prov.: Milano
Città: Monza
1303 Messaggi |
Inserito il - 08 giugno 2006 : 09:46:29
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I metodi MonteCarlo generano una serie di conformazioni variando casualmente un numero definito di parametri (ad es. angoli di legame). Molti considerano l'accettabilità di una soluzione seguendo il criterio di Metropolis
La potenza di questi metodi risiede nel fatto che possono andare ad esplorare diverse regioni sulla superficie di energia potenziale; di conseguenza viene evitato che il sistema tenda a convergere verso un punto di minimo relativo troppo elevato. Non sono del tutto convinto che con il metodo MonteCarlo si riesca a raggiungere il punto di minimo assuluto - perlomeno su tempi di calcolo che si potrebbero definire "ragionevoli" - ma di sicuro e' meglio di un metodo che va esclusivamente a convergenza. |
http://www.linkedin.com/in/dariocorrada |
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dallolio_gm
Moderatore
Prov.: Bo!
Città: Barcelona/Bologna
2445 Messaggi |
Inserito il - 08 giugno 2006 : 14:20:41
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Di per se' e' un metodo vecchio ma e' ancora valido, non vorrei
sbagliare ma Rosetta (e Robetta), il migliore programma per la prediz. della strutt. terziaria di una proteina ab initio (partendo dalla sola seq., senza fare threading) lo utilizzi.
Esistono diversi metodi per risolvere problemi in maniera 'imprecisa' ma veloce, e vengono chiamati a volte con il nome complessivo di 'tecniche di Soft Computing' (anche se i teoremi MonteCarlo in genere sono considerati a parte).
Per esempio, c'e' una tecnica chiamata Simulated Annealing, che e' una derivazione dei teoremi Monte Carlo: la differenza principale e' che il threshold imposto sul numero casuale scelto per decidere se adottare una nuova conformazione diminuisce col progredire dei cicli (in termini tecnici si parla di 'temperatura' per indicare questo limite, pero' non ha niente a che vedere con la 'temperatura' in fisica .
In realta' le tecniche di Soft Computing sono tante e possono essere applicate ai campi piu' disparati, dovunque vi sia bisogno di effettuare grandi calcoli: addirittura ho sentito parlare di una che si ispira al movimento delle formiche (!), per prendere decisioni sull'acquisto di azioni in borsa, oppure vanno molto di moda gli 'algoritmi genetici', che io qualche tempo fa stavo cercando di utilizzare per migliorare le ricerche su Internet.
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fpotpot
Utente
Città: middleofnowhere
1056 Messaggi |
Inserito il - 08 giugno 2006 : 15:09:53
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 wow,grazie! |
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dallolio_gm
Moderatore
Prov.: Bo!
Città: Barcelona/Bologna
2445 Messaggi |
Inserito il - 09 giugno 2006 : 13:58:08
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| figurati ;) |
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