[发明专利]一种基于质心变异策略的差分进化蛋白质结构预测方法

摘要

一种基于质心变异策略的差分进化蛋白质结构预测方法，首先，根据各构象的能量值进行升序排列，并计算各构象与能量最低构象的平均能量误差值；然后，选取部分能量较低的构象计算质心构象；最后，根据平均能量误差值判断算法所达到的搜索状态，从而设计不同的质心变异策略生成测试构象，即如果平均能量误差值大于设定的阈值，则设计DE/rand‑to‑centroid/1策略进行变异，通过提取质心构象中的部分片段替换随机选取的构象中的对应片段生成测试构象，否则设计DE/centroid/2策略进行变异，通过提取随机选择的构象中的片段替换质心构象中的对应片段生成测试构象，从而提高算法搜索效率和预测精度。

主权项

1.一种基于质心变异策略的差分进化蛋白质结构预测方法，其特征在于：所述蛋白质结构预测方法包括以下步骤：1)选取蛋白质力场模型，即能量函数E(X)；2)给定输入序列信息；3)初始化：设置种群大小NP，交叉因子CR，最大迭代次数，由输入序列产生初始构象种群并初始化迭代次数G＝0，其中，N表示维数，表示第i个构象Cⁱ的第N维元素；4)计算当前种群各构象的能量函数值E(Ci),i＝1,2,…,NP，并根据当前种群中各构象能量值对各构象进行升序排列；5)找出当前种群中能量最低的构象C_best，并计算其他构象的能量与C_best的能量E(C_best)的平均能量误差如果迭代次数G＝0，则令δ_max＝δ；6)针对种群中的每个构象个体Ci，i∈{1,2,3,…,NP}，令Ctarget＝Ci，Ctarget表示目标构象个体，提取当前种群中能量较低的构象信息，执行以下操作生成变异构象Cmutant：6.1)选取当前种群中能量较低的排名前CT个构象其中CT＝rand(NP/3,NP/2)，rand(NP/3,NP/2)表示NP/3和NP/2之间的随机整数，表示第m个选取构象的第N维元素；6.2)计算所选取的CT个构象的质心构象C_centroid＝(x_centroid,1,x_centroid,2,…,x_centroid,N)，其中，构象C_centroid的第j维元素6.3)设置序列长度L，在1和L之间随机生成4个整数randint1、randint2、randint3和randint4，其中randint1和randint2，randint3和randint4互不相同，令a＝min(randint1,randint2)，b＝max(randint1,randint2)，c＝min(randint3,randint4)，d＝max(randint3,randint4)，其中min表示取两个数的最小值，max表示取两个数的最大值；6.4)如果δ＞0.5δmax，则设计DE/rand‑to‑centroid/策略进行变异：从当前种群中随机选取两个不同的构象Crand1和Crand2，其中rand1≠rand2∈[1,NP]，提取质心构象Ccentroid位置a到位置b的片段的氨基酸所对应的二面角替换构象Crand1的相同位置所对应的二面角，同时提取构象Crand2位置c到位置d的片段的氨基酸所对应的二面角替换构象Crand1相同位置所对应的二面角，然后将所得Crand1进行片段组装得到变异构象个体Cmutant；6.5)如果δ≤0.5δmax，则设计DE/centroid/2策略进行变异：从当前种群中随机选取两个不同的构象Crand1和Crand2，其中rand1≠rand2∈[1,NP]，提取构象Crand1位置a到位置b的片段的氨基酸所对应的二面角替换质心构象Ccentroid的相同位置所对应的二面角，同时使用Crand2上位置c到位置d的片段的氨基酸所对应的二面角替换质心构象Ccentroid相同位置所对应的二面角，然后将所得Ccentroid进行片段组装得到变异构象个体Cmutant；；7)对变异构象Cmutant执行交叉操作生成测试构象Ctrial：7.1)在0和1之间随机生成小数rand3；7.2)若rand3≤CR，则在1和L之间随机生成整数rand4，利用变异构象Cmutant中的片段rand4替换目标构象Ctarget中对应的片段，从而生成测试构象Ctrial，若rand3>CR，则Ctrial直接等于变异构象Cmutant；8)计算测试构象Ctrial的能量值E(Ctrial)，如果E(Ctrial)‑E(Ctarget)＜0，表明测试构象优于目标构象，则测试构象Ctrial替换目标构象Ctarget；9)判断是否满足终止条件，若满足则输出结果并退出，否则返回步骤4)。