[发明专利]一种基于循环坐标下降法的环区预测方法

权利要求书

1.一种基于循环坐标下降法的环区预测方法，所述环区预测方法涉及一种蛋白质环区折叠成特定的拓扑结构，所述拓扑结构内设有总体势能E，以目标函数为肽链上任意原子与其目标原子的均方根偏差，建立最优化模型P；定义蛋白质环区运动链上的残基序号为1至n，n为正整数，蛋白质环区运动链上的N端残基序号定义为0，蛋白质环区运动链上的C端残基序号定义为n+1，其中，N端为蛋白质环区运动链的始端，C端为蛋白质环区运动链的终端执行器，蛋白质环区运动链上设有蛋白质环，在所述蛋白质环的主链上设有原子，在所述蛋白质环上任意选择m个原子，称作向导原子，编号为1,2,…,m，m为正整数，对于每一个原子，为其指定一个“向导原子的目标”，简称为目标，所述向导原子被标记为P₁，P₂，…,P_m,目标则标记为T₁，T₂,…,T_m，旋转了角度θ之后，向导原子的位置记为Q₁，Q₂，…，Q_m；蓝绿色代表向导原子，红色的代表目标，蓝色的表示肽段沿轴旋转θ角之后向导原子的位置；为每一个向导原子设置局部参考系：向导原子在旋转轴上的投影设为原点O₁，O₂，…，O_m，和i＝1,2,…,m都是单位向量，与旋转轴方向一致，为向量的单位向量；为得到一个右手坐标系，定义i＝1,2,…,m；其特征是：

所述总体势能为其中，E_ij为残基i,j之间不破坏距离约束的条件下具有的基本能量，ΔE_ij是由于距离约束的破坏而增加的能量，E_ij包含系统内部任意残基对，ΔE_ij只考虑涉及到距离约束的残基对，没有天然结构的信息时，无法知道不存在距离约束的残基对在空间上与天然结构的偏差；当构象接近天然结构时，ΔE_ij就会很小，当构象偏离天然结构很大时ΔE_ij就会很大，这样导致系统总能量变大；i,j∈{1,2...,m}，是所述蛋白质环上的残基序号；所述环区预测方法改变骨架二面角φ和ψ的值，使得向导原子尽量接近目标，同时，又要保证总体势能尽量小，蛋白质环区结构的稳定；

因此，所述最优化模型P为：

其中，是常数，记以及i＝1,2,…,m，则

其中p_i表示向量的模，i＝1,2,…,m；

旋转后向导原子和目标之间距离的平方为

i＝1,2,…,m；

所述最优化模型P的m很大时，将i＝1,2,…,m分成固定数目的组，每一组中可以包含任意数目的的和。

2.根据权利要求1所述的基于循环坐标下降法的环区预测方法，其特征是：所述最优化模型P在保证可行性的要求下，依次循环优化目标函数的每个分量最终得到问题的最优解；所述环区预测方法包括以下步骤：

第一步：初始化：给出算法的外循环的初始的值，标定外循环指标的初始位置；即，确定初始旋转角θ⁽⁰⁾，置n＝0；

第二步：内循环初始步：给出算法的内循环的初始的值，标定内循环指标的初始位置；即，置θ⁽⁰⁾＝θ⁽ⁿ⁾，k＝1；

第三步：以θ^(k)为初始点，用最优化方法求解最优子问题：得子问题最优解若k＝m，跳出内循环，转第五步；否则，转下步；

第四步：置k＝k+1，进行内循环转第三步；

第五步：进行算法的停止准则检验，即检验其中是函数S(θ)在处的导数；如果停止准则被满足，则算法停，输出最优解，否则置开始新的外循环n＝n+1，转第二步，重新进入内循环。