[发明专利]一种基于动态抽象凸下界估计的群体蛋白质结构预测方法有效
申请号: | 201810994503.3 | 申请日: | 2018-08-29 |
公开(公告)号: | CN109285585B | 公开(公告)日: | 2021-05-18 |
发明(设计)人: | 周晓根;张贵军;彭春祥;刘俊;胡俊 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G16B15/00 | 分类号: | G16B15/00;G16B40/00 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 310014 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 一种基于动态抽象凸下界估计的群体蛋白质结构预测方法,在差分进化算法框架下,基于抽象凸理论,首先,通过计算初始种群中每个构象个体的支撑向量,建立能量函数的下界估计模型;然后,将整个子种群平均划分为两个子种群,从子种群中选择能量最低的构象指导构象变异生成测试构象;其次,计算测试构象的能量下界估计值,根据下界估计信息指导构象的选择;最后,计算被接受的测试构象的支撑向量,并替换对应的目标构象的支撑向量,实现下界估计模型的动态更新。本发明提供一种计算代价较低、预测效率较高的基于动态抽象凸下界估计的群体蛋白质结构预测方法。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 动态 抽象 下界 估计 群体 蛋白质 结构 预测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于动态抽象凸下界估计的群体蛋白质结构预测方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:1)输入待测蛋白质的序列信息,并从ROBETTA服务器上得到片段库;2)参数设置:设置种群规模NP,交叉概率CR,片段长度l,温度因子KT,斜率控制因子M,初始片段组装次数N,最大迭代次数Gmax,并初始化迭代次数g=0;3)根据输入序列生成二面角φ、ψ、ω分别为‑150°、‑150°、180°的直链,以此直链为起点启动NP条蒙特卡洛轨迹,每条轨迹随机片段组装N次生成一个构象个体,从而生成初始构象种群P={C1,C2,...,CNP},其中,Ci,i={1,2,…,NP}为种群P中的第i个构象个体;4)根据Rosetta socre3能量函数计算当前种群中每个构象的能量值;5)根据当前种群中每个构象Ci,i∈{1,2,…,NP}的碳α原子坐标表示其空间位置坐标并计算每个构象Ci的抽象凸下界估计支撑向量li:其中,E(Ci)为构象Ci的能量,为构象Ci位置坐标的第t维元素,为构象Ci的空间位置坐标的松弛变量;6)对种群中的每个构象Ci,i∈{1,2,...,NP}执行如下操作:6.1)将构象Ci看作目标构象,并将整个种群随机分成两个大小相等的子种群;6.2)分别选出这两个子种群中能量最低的构象,分别记作和如果或与构象Ci相等,则以对应的子种群中能量次低的构象代替;6.3)从目标构象Ci所属的子种群中随机选取一个与Ci、和均不相同的构象Ca;6.4)分别从和Ca中随机选择一个残基位不同的长度为l的片段替换构象Ci中对应位置的片段,生成变异构象Cmutant;6.5)随机生成一个0和1之间的小数R,如果Rtrial的能量下界估计值6.7)如果则目标构象Ci保持不变,其中E(Ci)为目标构象的能量值;6.8)如果则根据Rosetta score3能量函数计算测试构象Ctrial的能量值E(Ctrial);如果E(Ctrial)<E(Ci),则Ctrial替换Ci,否则根据玻尔兹曼概率用Ctrial替换Ci,其中ΔE=E(Ci)‑E(Ctrial);6.9)如果Ctrial成功替换Ci,则根据如下公式计算构象Ctrial的抽象凸下界估计支撑向量ltrial,并用ltrial替换Ci的支持向量li;其中,E(Ctrial)为构象Ctrial的能量,为构象Ctrial空间位置坐标的第t维元素,为Ctrial空间坐标的松弛变量;7)g=g+1,如果g>Gmax,则输出能量最低的构象作为最终预测结构,否则返回步骤6)。
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