预测蛋白质结构对药物设计和疾病诊断有着重要的科学意义.针对蛋白质结构从头预测问题,在进化算法框架下,提出一种距离和疏水模型辅助的蛋白质结构预测方法(Distance and Hydrophobic Model-assisted Protein Structure Prediction Meth...
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预测蛋白质结构对药物设计和疾病诊断有着重要的科学意义.针对蛋白质结构从头预测问题,在进化算法框架下,提出一种距离和疏水模型辅助的蛋白质结构预测方法(Distance and Hydrophobic Model-assisted Protein Structure Prediction Method,DHM A).首先根据亲疏水性构建氨基酸的回转半径来指导构象空间采样,达到提高搜索效率的目的;然后,利用距离谱构建距离分布估计模型和疏水概率模型,指导种群更新,缓解能量函数不精确带来的误差.在10个测试蛋白的预测结果表明,DHM A具有良好的搜索性能和预测精度,是一种有效的蛋白质结构预测方法.
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