ドッキングのための配座空間の探索
遺伝的アルゴリズムは大規模な立体配座空間のサンプリングに非常に成功しているが、多くのドッキングプログラムでは、タンパク質を固定したままにしておく必要があり、一方でリガンドのみが屈曲してタンパク質の活性部位に適応できるようにする。遺伝的アルゴリズムはまた、タンパク質に結合する可能性のあるリガンドに関する信頼性の高い答えを得るために、実行を複数繰り返すことを必要とする。こうした理由で、適切なポーズを可能にするために一般的に遺伝的アルゴリズムを実行するのにかかる時間は長くなる可能性があり、これらの方法は、化合物の大規模データベースをスクリーニングする際の形状相補性に基づくアプローチほど効率的ではない。最近の改善は、グリッドベースのエネルギー評価の使用、関心のある局所領域 (活性部位) のみでの立体配座変化の探索制限、および改善されたタブサーチ法(tabling methods)により、遺伝的アルゴリズムの性能を大幅に向上させ、仮想スクリーニングアプリケーションに適したものになった。