并行蟻群優(yōu)化在蛋白質結構預測中的應用研究.pdf

1、蛋白質三維結構對于生物學和醫(yī)學來說意義重大,利用生化手段測定蛋白質結構代價高,耗時長,因此利用計算手段預測蛋白質三維結構逐漸成為計算生物學的重要課題。在巨大的構象空間中如何有效的搜索,是該課題的重大挑戰(zhàn)之一。本文研究將并行蟻群優(yōu)化技術應用于蛋白質結構預測問題。
　　 針對基于二維HP模型的蛋白質結構預測問題,設計了串行算法ACOHP和基于共享信息素矩陣的并行算法PACOHP,并通過11條測試集對并行算法進行評價,其中8個得到了最

2、優(yōu)解。這為將共享信息素矩陣的并行蟻群算法應用到更真實復雜的蛋白質三維結構預測提供了基礎。
　　 對于蛋白質三維骨架預測問題,通過共享信息素方法將多個能量函數(shù)融合,設計了pacBackbone預測算法。針對蛋白質Loop區(qū)域靈活多變的特性,采用了局部優(yōu)化技術。同時設計了交叉構象操作,能以較少開銷衍生更多優(yōu)質的蛋白質候選構象。選擇最適合的聚類算法和甄別方法,在眾多的候選結構中挑出最接近于天然結構的構象。
　　 用CASP8所