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《大连理工大学》 2010年
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基于并行混合粒子群算法的蛋白质结构预测

兰任  
【摘要】: 蛋白质的生物学功能是由其天然构象决定的,了解蛋白质结构特点在探索蛋白质功能及合成人工蛋白质等方面都有重大意义。目前,蛋白质结构预测问题已成为相关领域研究的热点之一。 通过计算机模拟方法预测蛋白质的结构,是学者们研究的重点。该方法是以蛋白质在分子内势能达到最低时结构最稳定的热力学假说作为理论基础,主要由两部分组成:一是对蛋白质建模部分,本文选择了能真实反映出蛋白质天然构象的三维AB非晶格模型,并通过相邻氨基酸间的键角力及不相邻氨基酸间引力,构建蛋白质的势能函数;二是函数优化求解部分,本文利用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)对势能函数进行优化。鉴于粒子群算法具有晚期收敛速度慢、求解精度差的缺点,本文引入禁忌搜索算法(tabu search, TS)帮助提高粒子群收敛后期的精度,并加入粒子变异机制,加强粒子跳出局部极小区域的能力。 蛋白质分子通常包含的较大数量的氨基酸,在运算过程中要对每一个氨基酸进行定位,会增大计算机的负载,致使计算时间过长。并且大部分优化算法处理高维问题的能力不强,不能得到精确的结果。因此,本文对算法进行并行化改进,利用并行技术将数据分散到并行机群的各个子处理器,可有效减轻计算机的负载。并通过随机通信方式,可以扩大搜索区域,可有助于提高算法的求解精度及运行效率。 最后,通过对斐波那契序列和真实蛋白质序列的预测实验,证明本文提出的算法较其他算法可以较高效地优化蛋白质势能函数。并根据求解的结果,对蛋白质结构进行模拟,模拟出的蛋白质构象满足蛋白质的物理特性,也充分证明了本文的方法是预测蛋白质结构的一种有效方法。
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