Publication

The advantage of being virtual-target-induced adaptation and selection in dynamic combinatorial libraries

2004
Journal Articles

Résumé

Numerical simulations are presented that describe the adaptive behavior of simple dynamic combinatorial libraries (DCLs) upon addition of a target. By studying the effect of various parameters such as the network topology, the initial concentrations, the association constants, and the binding affinities, general characteristics of such systems were derived. It is shown that the adaptation may lead to the amplification of molecules with a high affinity to the target, but only for specific boundary conditions. Furthermore, it is demonstrated that the selection process can be refined by using an evolutionary approach. These results are of importance for the design of selection experiments with DCLs.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/fc1af496-74b3-4e13-80b9-f014638e15e5

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Concepts associés (32)

Sélection naturelle

vignette|Selon les principes de la sélection naturelle de Darwin, les pinsons des Galápagos sont issus d'une espèce souche venue du continent. La sélection s'est traduite par une spécialisation de la taille de leur bec en liaison avec leur régime alimentaire (seconde édition de son la publiée en 1845). En biologie, la est l'un des mécanismes moteurs de l'évolution des espèces qui explique le succès reproductif différentiel entre des individus d'une même espèce et le succès différentiel des gènes présents dans une population.

Directional selection

In population genetics, directional selection, is a mode of negative natural selection in which an extreme phenotype is favored over other phenotypes, causing the allele frequency to shift over time in the direction of that phenotype. Under directional selection, the advantageous allele increases as a consequence of differences in survival and reproduction among different phenotypes. The increases are independent of the dominance of the allele, and even if the allele is recessive, it will eventually become fixed.

Sélection de caractéristique

La sélection de caractéristique (ou sélection d'attribut ou de variable) est un processus utilisé en apprentissage automatique et en traitement de données. Il consiste, étant donné des données dans un espace de grande dimension, à trouver un sous-sensemble de variables pertinentes. C'est-à-dire que l'on cherche à minimiser la perte d'information venant de la suppression de toutes les autres variables. C'est une méthode de réduction de la dimensionnalité. Extraction de caractéristique Catégorie:Apprentissage

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