[发明专利]一种基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法

摘要

一种基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法，包括以下步骤：1)给定输入序列信息以及蛋白质力场模型；2)初始化；3)变异、交叉操作；4)生成存档集合；5)计算聚类中心和聚类半径；6)排挤操作；7)聚类操作；8)判断是否满足终止条件，如果满足则终止，并输出所有的最优解。本发明提出一种基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法，该方法在差分进化算法的框架下，采用排挤策略，在进化过程中自适应地形成多个模态，使之能够发现模型所有的局优解，并且在此过程中尽可能多地保存局优解，从而提高蛋白质结构预测方法的预测精度。本发明提供一种预测精度较高的基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法。

主权项

1.一种基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法，其特征在于：所述预测方法包括以下步骤：1)给定输入序列信息，以及蛋白质力场模型，即能量函数Rosetta Score3；2)初始化：迭代Rosetta协议第一、二阶段，产生具有NP个构象的种群P^g，记为i∈{1,2,…,NP}，其中为第g代种群的第i个构象，设置最大迭代次数G_max并初始化迭代次数g＝0；3)通过差分进化算法的交叉、变异操作生成种群P^g的试验构象种群U^g，记为i∈{1,2,…,NP}，其中为第g代种群的第i个试验构象。置i＝1，过程如下：3.1)从种群P^g中选定目标个体并从种群P^g中随机选择两个互异且不同于的个体3.2)在[0,L‑9]内生成均匀随机整数rand1、rand2和rand3，其中L表示氨基酸序列长度；3.3)将的第rand1至rand1+8号残基的二面角值替换成对应残基号的二面角值，将的第rand2至rand2+8号残基的二面角值替换成对应残基号的二面角值，生成变异个体再将的第rand3至rand3+8号残基的二面角值替换成变异个体对应残基号的二面角值，生成试验个体3.4)i＝i+1，循环步骤3.1)‑3.4)直至生成当前种群的试验个体种群Ug；4)为种群P^g中的每一个构象生成其对应的存档集合置i＝1，过程如下：4.1)对U^g中的每一个试验构象t∈{1,2,…,NP}，置t＝1，计算与P^g所有构象的均方根偏差RMSD，若其中最小的RMSD值是由与产生的，则将放入存档集合中；4.2)t＝t+1，重复步骤4.1)，直至t＝NP，记此时中的构象数为n；4.3)将同样放入中，则此时中的构象数为n+1；4.4)i＝i+1，循环步骤4.1)‑4.4)直至为每一个构象均生成其对应的5)对每一个其聚类中心和聚类半径r_i^g生成如下：其中为存档集合中的第j个构象，为的构象能量值，为与之间的RMSD值；6)排挤操作：用取代进入下一代种群中，即生成i＝1,2,...,NP，并且对应的r_i^g+1等于r_i^g；7)聚类操作：生成当前第g+1代种群的模态构象集合s＝1,2,...,K，其中有对应的聚类半径模态构象数为K，置i＝1，过程如下：7.1)Mg+1初始化为只有一个构象的集合，该构象为种群Pg+1中的最好构象；7.2)将与M^g+1中的所有构象相比，若满足如下公式，将i＝1,2,...,NP放入M^g+1；其中为和之间的RMSD值；7.3)i＝i+1，循环步骤7.1)‑7.3)直至为第g+1代种群找到所有的模态构象；8)判断是否满足终止条件，若满足则输出结果并退出，否则g＝g+1清空Mg+1并且返回步骤3)。