[發(fā)明專利]一種基于構(gòu)象多樣性策略的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810238662.0 | 申請日: | 2018-03-22 |
| 公開(公告)號: | CN108647486B | 公開(公告)日: | 2021-06-18 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 張貴軍;劉俊;王柳靜;謝騰宇;周曉根;馬來發(fā) | 申請(專利權(quán))人: | 浙江工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號: | G16B15/00 | 分類號: | G16B15/00;G06N3/12 |
| 代理公司: | 杭州斯可睿專利事務(wù)所有限公司 33241 | 代理人: | 王利強(qiáng) |
| 地址: | 310014 浙江省*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 構(gòu)象 多樣性 策略 蛋白質(zhì) 三維 結(jié)構(gòu) 預(yù)測 方法 | ||
1.一種基于構(gòu)象多樣性策略的蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測方法,其特征在于:所述蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)預(yù)測方法包括以下步驟:
1)給定預(yù)測蛋白質(zhì)序列信息;
2)設(shè)置系統(tǒng)參數(shù):種群規(guī)模N,種群的進(jìn)化次數(shù)Gmax,重組概率pc,變異概率pm;
3)第一階段,種群初始化:迭代Rosetta協(xié)議第一階段的片段組裝,產(chǎn)生具有N個個體的初始種群令
4)第二、三、四階段基于相應(yīng)的Rosetta協(xié)議,分別執(zhí)行步驟5)至步驟9);
5)開始迭代,設(shè)g=1,其中種群代數(shù)g∈{1,2,...,Gmax};
6)對種群Pnew中的每一個個體Pinew,其中i∈{1,2,...,N},使用Rosetta協(xié)議相應(yīng)階段的片段組裝進(jìn)行構(gòu)象搜索,產(chǎn)生下一代種群P={P1,P2,...,PN},g=g+1;
7)對種群P中的個體執(zhí)行遺傳算子操作和局部搜索,產(chǎn)生新的種群P*,過程如下:
7.1)對種群P中的個體隨機(jī)兩兩配對,生成N/2對父本<Pi,Pj>,其中i,j均∈{1,2,...,N},且i≠j;
7.2)執(zhí)行重組操作:對每一對父本,生成隨機(jī)數(shù)rand1∈[0,1];當(dāng)rand1≤pc,隨機(jī)交換Pi和Pj的一個loop區(qū)域的殘基二面角值,產(chǎn)生對應(yīng)的新構(gòu)象個體Pi′,Pj′,所有父本執(zhí)行完重組操作后形成新的種群P′;
7.3)執(zhí)行變異操作:對種群P′中的每一個個體Pi′,其中i∈{1,2,...,N},進(jìn)行變異,過程如下:
7.3.1)檢測個體Pi′的每一個滑動窗口Wik中是否含有二級結(jié)構(gòu)為loop的殘基,其中k∈{1,2,...,l-f+1},l表示蛋白質(zhì)序列的長度,f∈{3,9}表示片段的長度,第二、三階段f=9,第四階段f=3;
7.3.2)若Wik中含有二級結(jié)構(gòu)為loop殘基:生成隨機(jī)數(shù)rand2∈[0,1];rand2≤pm,執(zhí)行一次片段插入,對該窗口中的loop殘基進(jìn)行變異;
7.3.3)遍歷完所有窗口后,產(chǎn)生新的個體Pi″;
7.3.4)所有個體執(zhí)行完變異操作后形成新的種群P″;
7.4)執(zhí)行局部搜索操作:對種群P″中的每一個個體Pi″,其中i∈{1,2,...,N},使用Rosetta協(xié)議相應(yīng)階段的片段組裝進(jìn)行局部搜索,產(chǎn)生新的個體Pi*;所有個體執(zhí)行完局部搜索操作后形成新的種群P*;
8)生成候選個體集合其中M表示集合中的個體數(shù)量;計算每一個候選個體的能量和多樣性其中t∈{1,2,...,M};過程如下:
8.1)候選個體的能量由Rosetta協(xié)議相應(yīng)階段的能量函數(shù)計算;
8.2)候選個體的多樣性其中均方根誤差表示構(gòu)象xt和xl的相似程度,l∈{1,2,...,M};Γ=<γ1,γ2,...,γG>表示構(gòu)象的折疊狀態(tài),其中γe表示構(gòu)象中二級結(jié)構(gòu)元素間的位置關(guān)系,e∈{1,2,...G};G=2m(m-1),m表示構(gòu)象中二級結(jié)構(gòu)元素的個數(shù);
9)從候選個體集合中選擇優(yōu)秀個體進(jìn)入下一代,過程如下:
9.1)根據(jù)構(gòu)象的能量和多樣性對候選個體進(jìn)行排序;執(zhí)行R次循環(huán)排序,每次循環(huán)執(zhí)行步驟9.2);
9.2)設(shè)h=1,其中h∈{1,2,...,R-1},過程如下:
9.2.1)生成隨機(jī)數(shù)rand3∈[0,1];
9.2.2)若且交換和的位置,轉(zhuǎn)至步驟9.2.7);否則,執(zhí)行步驟9.2.3);
9.2.3)若且交換和的位置,轉(zhuǎn)至步驟9.2.7);否則,執(zhí)行步驟9.2.4);
9.2.4)若且且rand3≤0.5,交換和的位置,轉(zhuǎn)至步驟9.2.7);否則,執(zhí)行步驟9.2.5);
9.2.5)若rand3≤0.5且交換和的位置,轉(zhuǎn)至步驟9.2.7);否則,執(zhí)行步驟9.2.6);
9.2.6)若rand3>0.5且交換和的位置,轉(zhuǎn)至步驟9.2.7);
9.2.7)h=h+1,若h≤R-1,轉(zhuǎn)至9.2.1);否則,結(jié)束本次循環(huán);
9.3)執(zhí)行完R次循環(huán)排序后,生成有序的候選個體集合
9.4)選擇集合的前N個個體形成下一代種群Pnew;
9.5)g=g+1,若g≤Gmax,轉(zhuǎn)至步驟7);否則,結(jié)束本階段循環(huán);
10)根據(jù)Rosetta協(xié)議輸出預(yù)測結(jié)果。
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