論文の概要: Octopus Inspired Optimization (OIO): A Hierarchical Framework for Navigating Protein Fitness Landscapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07968v3
• Date: Sun, 24 Aug 2025 17:04:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 16:37:41.140052
• Title: Octopus Inspired Optimization (OIO): A Hierarchical Framework for Navigating Protein Fitness Landscapes
• Title（参考訳）: Octopus Inspired Optimization (OIO) : タンパク質繊維のランドスケープをナビゲートするための階層的枠組み
• Authors: Xu Wang, Yiquan Wang, Longji Xu, Yuhua Dong, Tin-Yeh Huang, Xiang Li, Jia Deng, Rui He,
• Abstract要約: Octopus Inspired Optimization (OIO)は、中央集権制御と分散並列実行という、タコ独自の神経アーキテクチャを模倣した、新しい階層的メタヒューリスティックである。 OIO の "individual-tentacle-sucker" フレームワークは,グローバルな探索と並列化された局所的利用の本質的な統合を提供する。 OIOはNK-Landscapeベンチマークで第1位となり、タンパク質のようなフィットネスのランドスケープに対するアーキテクチャの適合性を確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.43867239118281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Navigating the vast, rugged, and multi-modal fitness landscapes of protein sequences presents a formidable challenge for computational protein engineering, often trapping algorithms in suboptimal solutions. Existing methods struggle with the exploration-exploitation dilemma, failing to synergize global search with deep local refinement. To overcome this critical barrier, we introduce the Octopus Inspired Optimization (OIO), a novel hierarchical metaheuristic that mimics the octopus's unique neural architecture of centralized control and decentralized, parallel execution. OIO's "individual-tentacle-sucker" framework provides an intrinsic unification of global exploration and parallelized local exploitation, making it structurally ideal for complex combinatorial problems. We validated OIO's efficacy through a rigorous three-tiered experimental framework. On a real-world Green Fluorescent Protein (GFP) design benchmark, OIO surpassed a comprehensive suite of 15 competing metaheuristics, including 7 classic algorithms and 8 state-of-the-art methods from the past two years, delivering performance comparable only to a specialized local search algorithm. This success is explained by its fundamental strengths: OIO ranked first on the NK-Landscape benchmark, confirming its architectural suitability for protein-like fitness landscapes, and also ranked first on the gold-standard CEC2022 benchmark, demonstrating the raw power and efficiency of its optimization engine. OIO establishes a new, nature-inspired paradigm for protein engineering, offering a robust and powerful tool with significant potential for advancing therapeutic and enzymatic design.
• Abstract（参考訳）: タンパク質配列の広大な、頑丈で、マルチモーダルなフィットネスランドスケープをナビゲートすることは、計算タンパク質工学にとって非常に難しい課題であり、しばしば準最適解のアルゴリズムをトラップする。 既存の手法は探索・探索ジレンマに苦しむが、グローバルサーチと深部局所的な精錬の相乗効果は得られなかった。 この重要な障壁を克服するために、オクトパスインスパイアされた最適化(OIO)を紹介します。これは、中央集権制御と分散並列実行という、タコのユニークな神経アーキテクチャを模倣した、新しい階層的メタヒューリスティックです。 OIO の "individual-tentacle-sucker" フレームワークは、グローバルな探索と並列化された局所的な利用の本質的な統合を提供し、複雑な組合せ問題に対して構造的に理想的である。 厳密な3層実験フレームワークを用いてOIOの有効性を検証した。 現実のGFP(Green Fluorescent Protein)設計ベンチマークでは、OIOは過去2年間に7つの古典的アルゴリズムと8つの最先端メソッドを含む15の競合するメタヒューリスティックを網羅し、特殊なローカル検索アルゴリズムに匹敵するパフォーマンスを提供している。 OIOはNK-Landscapeベンチマークで第1位、タンパク質のようなフィットネスランドスケープのアーキテクチャ適合性を確認し、ゴールドスタンダードのCEC2022ベンチマークで第1位となり、最適化エンジンの原動力と効率を実証した。 OIOは、タンパク質工学に着想を得た新しいパラダイムを確立し、治療と酵素設計を前進させる大きな可能性を持つ堅牢で強力なツールを提供する。

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