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Constraint Programming in Structural Bioinformatics

机译：结构生物信息学中的约束编程

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Bioinformatics aims at applying computer science methods to the wealth of data collected in a variety of experiments in life sciences (e.g. cell and molecular biology, biochemistry, medicine, etc.) in order to help analysing such data and eliciting new knowledge from it. In addition to string processing bioinformatics is often identified with machine learning used for mining the large banks of bio-data available in electronic format, namely in a number of web servers. Nevertheless, there are opportunities of applying other computational techniques in some bioinformatics applications. In this paper, we report the application of constraint programming to address two structural bioinformatics problems, protein structure prediction and protein interaction (docking). The efficient application of constraint programming requires innovative modelling of these problems, as well as the development of advanced propagation techniques (e.g. global reasoning and propagation), which were adopted in Chemera, a system that is currently used to support biochemists in their research.
机译：生物信息学旨在将计算机科学方法应用于生命科学的各种实验（例如细胞和分子生物学，生物化学，医学等）中收集的大量数据，以帮助分析此类数据并从中获得新知识。除字符串处理外，生物信息学通常还通过机器学习来识别，该机器学习用于挖掘以电子格式（即在许多Web服务器中）可用的大量生物数据。然而，仍有机会在某些生物信息学应用中应用其他计算技术。在本文中，我们报告了约束编程在解决两个结构生物信息学问题（蛋白质结构预测和蛋白质相互作用（对接））中的应用。约束程序的有效应用需要对这些问题进行创新的建模，并开发先进的传播技术（例如全局推理和传播），而该技术已在Chemera中采用，该系统目前用于支持生物化学家的研究。

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