蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測和比較的優(yōu)化研究.pdf

1、自上世紀(jì)80年代生物信息學(xué)成為一門新的交叉學(xué)科以來，受到科學(xué)界的高度重視，其中最引人注目的是結(jié)構(gòu)生物學(xué)。它的發(fā)展使得運籌學(xué)受到了建立數(shù)學(xué)模型分析復(fù)雜生物規(guī)律和從海量生物信息中提取有用知識兩個方面的挑戰(zhàn)。在生物系統(tǒng)本質(zhì)上的復(fù)雜性和缺乏完備的生命組織理論的背景下，建立有效的數(shù)學(xué)模型和尋找合理的優(yōu)化算法成為生物信息學(xué)研究的一個核心內(nèi)容。本論文主要是從數(shù)學(xué)優(yōu)化的角度著手，以蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測問題和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)比較問題為研究對象，建立各問題的數(shù)學(xué)模型并

2、構(gòu)造相應(yīng)的優(yōu)化算法，目的是更好地探究這兩類問題的一些規(guī)律以及得到更好的數(shù)值模擬結(jié)果。全文共分為五個部分，具體內(nèi)容概述如下： 第一章概述了生物信息學(xué)的發(fā)展?fàn)顩r并介紹了目前生物信息學(xué)領(lǐng)域的主要研究對象，說明了生物信息學(xué)研究的理論意義及實用價值。簡要地總結(jié)了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)與蛋白質(zhì)序列和功能之間的關(guān)系，綜述了目前生物信息學(xué)中蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)研究的五個熱點問題：蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的確定、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的比較、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的分類和蛋白質(zhì)的相互作用

3、。 第二章作為預(yù)備知識，介紹了本論文解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測和比較問題所需要的優(yōu)化方法：彈性網(wǎng)算法、動態(tài)規(guī)劃算法和完全信息集方法的主要內(nèi)容與記號說明。 第三章討論了蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)折疊的一個簡化問題-HP格點模型。以往學(xué)者更多關(guān)注的是算法構(gòu)造和數(shù)值模擬。本章主要基于數(shù)學(xué)優(yōu)化理論的思想，依據(jù)熱力學(xué)原則，分別建立了二維和三維HP格點數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，證明了可行域的非空性、目標(biāo)函數(shù)值的有界性和最優(yōu)化問題的最優(yōu)解的存在性。 第四章針對H

4、P格點模型，改進(jìn)彈性網(wǎng)算法來求解氨基酸序列在網(wǎng)格上折疊的最優(yōu)構(gòu)象。為了克服彈性網(wǎng)算法本身的一些局限性和進(jìn)一步提高數(shù)值模擬結(jié)果的精度，構(gòu)造了局部搜索方法和網(wǎng)格剖分策略。分別在二維緊致、二維非緊致和三維HP格點模型下，對一些基本測試題進(jìn)行了數(shù)值模擬，數(shù)值結(jié)果表明本文的算法可以找到氨基酸序列在網(wǎng)格上的更低能量狀態(tài)。這些方法的組合可以推廣到一般的離散匹配問題。最后分析了在緊致和非緊致兩種情況下蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的可設(shè)計性． 第五章基于數(shù)學(xué)優(yōu)化思