距离和疏水模型辅助的蛋白质结构预测方法

摘要：

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-od,DHMA).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,DH-MA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.

关键词：蛋白质结构预测、从头预测、进化算法、距离分布模型、疏水概率模型

所属期刊栏目：40

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61773346

在线出版日期：2020-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2494-2499