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模拟退火算法在蛋白质结构预测中的应用

朱均燕  
【摘要】:在天然的蛋白质中,其最终的三维空间结构是由氨基酸序列(即一级结构)唯一确定,而蛋白质的三维空间结构在很大程度上决定着其生物学功能。研究人员也发现,人类的很多疾病与蛋白质的突变有关,因此了解蛋白质的空间结构显得尤为重要。 目前,预测蛋白质结构的方法分为两种,即实验测定法和理论预测法。实验测定法不但非常耗时而且还受到实验条件的限制,并且随着研究的深入,实验测定的方法越来越无法满足研究的需要。同时,随着生物技术和计算机技术的进步,理论预测方法逐渐发展成为蛋白质结构预测的理想选择。 越来越多的研究结果表明蛋白质结构预测属于NP问题,对于这类问题,目前不能找到普遍有效的方法解决。在不知道蛋白质天然折叠规律情况下,为解决这一问题,很多学者提出蛋白质结构的简化模型,这些简化模型现在已经成为研究蛋白质折叠基本性质的工具。 本文在传统的模拟退火算法基础上,对于产生新解边界值的处理给出一种新方法,并把它应用到二维AB非格点模型。先对4条Fibonacci序列进行结构预测,得到较好的结果,表明算法对于蛋白质结构预测问题可行有效;接着把算法应用于两条真实蛋白质序列进行结构预测仿真,结果表明,得到的最小能量值优于传统模拟退火算法获得的结果。另外,本文也实现了张红娟改进的模拟退火算法,并应用于蛋白质结构预测。结果表明,本文算法得到的结果较优。


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