[发明专利]一种基于小生境重采样的多模态蛋白质结构预测方法有效
| 申请号： | 201911197605.3 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN111180005B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 张贵军;夏瑜豪;赵凯龙;刘俊;彭春祥;周晓根 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G16B15/20 | 分类号： | G16B15/20;G16B30/00 |
| 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： | 一种基于小生境重采样的多模态蛋白质结构预测方法，在蒙特卡洛框架下，首先，使用初始的能量函数进行第一轮搜索；其次，以每次运行后得到的能量最低构象作为初始构象，在当前小生境内进行重采样；再次，根据重采样得到的构象信息计算小生境半径，并构造一个用于下一轮搜索的能量函数，以避免搜索到的构象重复陷入局部最优；最后，输出每次重采样过程中能量最低的构象作为最后预测结果。基于小生境重采样的多模态蛋白质结构预测方法能够缓解序列小生境方法难以确定半径的问题，从而增强采样能力，提高采样效率，提升预测精度。本发明提供一种预测精度较高的基于小生境重采样的多模态蛋白质结构预测方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 小生境 采样 多模态 蛋白质 结构 预测 方法 | ||
【主权项】：
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