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| 基于多目标优化的蛋白质三维结构预测 | |
| 作者单位： | 上海交通大学 图像处理与模式识别研究所,上海200240 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金 |
| 摘 要： | 蛋白质的功能主要由三维结构来决定,但通过实验的方式获取三维结构需要耗费大量人力物力.从头预测法即从氨基酸序列出发,通过模拟蛋白质折叠的过程,并用能量函数对中间构象进行评价,不断优化新构象的全局最小自由能,来期望计算生成足够相似于天然蛋白的结构.文中基于多目标智能优化的TRIOFOLD方法,基于ROSETTA、CHARMM、RWPLUS 3个能量函数,并利用多目标优化的方法来生成非支配集合,最后利用KNEE算法筛选得到最终结构.实验表明多目标TRIOFOLD算法能提供多样化的通过不同能量函数的均衡来评定最优解的三维结构,验证了基于多目标智能优化进行复杂蛋白结构预测优化的可行性. |
| 关 键 词： | 蛋白质结构 从头预测法 多目标优化 非支配解 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |