[發明專利]一種基于抽象凸估計的k-近鄰蛋白質結構預測方法

有效

• 申請號: 201811000827.7
• 申請日: 2018-08-30
• 公開（公告）號: CN109326321B
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 周曉根;張貴軍;彭春祥;劉俊;胡俊
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G16B15/20
• 分類號: G16B15/20;G16B40/30;G06N3/00
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種基于抽象凸估計的k-近鄰蛋白質結構預測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

1)輸入待測蛋白質的序列信息，并從ROBETTA服務器上得到片段庫；

2)參數設置：設置種群規模NP，交叉概率CR，溫度因子KT，斜率控制因子M，片段長度為l，近鄰個體數量k，最大迭代次數G_max，并初始化迭代次數g＝0；

3)根據輸入序列，從每個殘基位對應的片段庫中隨機選擇片段進行組裝生成初始構象種群P＝{C₁,C₂,...,C_NP}，其中，C_i,i＝{1,2,…,NP}為種群P中的第i個構象個體；

4)根據Rosetta socre3能量函數計算當前種群中每個構象的能量值；

5)根據當前種群中每個構象C_i，i∈{1,2,…,NP}的碳α原子坐標表示其空間位置坐標并計算每個構象C_i的抽象凸下界估計支撐向量l_i：

其中，E(C_i)為構象C_i的能量，為構象C_i位置坐標的第t維元素，為構象C_i的空間位置坐標的松弛變量；

6)將當前種群中所有構象按照能量從低到高進行排序；

7)對種群中的每個構象C_i,i∈{1,2,...,NP}執行如下操作：

7.1)將構象C_i看作目標構象，選出當前種群中能量最低的構象C_best，然后從排名靠前的NP/2構象中隨機選取一個與C_i和C_best均不相同的構象C_pbest；

7.2)分別從C_best和C_pbest中隨機選擇一個殘基位不同的長度為l的片段替換構象C_i中對應位置的片段，生成變異構象

7.3)隨機生成一個0和1之間的小數R，如果RCR，則從構象C_i中隨機選取一個長度為l的片段替換變異構象中對應位置的片段，并進行一次隨機片段組裝，從而生成測試構象否則直接將變異構象進行一次隨機片段組裝生成測試構象

8)如果g＝0，則對每個測試構象i∈{1,2,...,NP}進行如下操作：

8.1)根據Rosetta score3能量函數計算的能量值并將其加入到樣本庫中；

8.2)如果則測試構象替換對應的目標構象C_i，否則根據玻爾茲曼概率用替換C_i，其中

9)如果g0，則對每個測試構象i∈{1,2,...,NP}進行如下操作：

9.1)計算測試構象的能量下界估計值其中t∈{1,2,...,3L}為構象空間位置坐標的第t維元素，為第i個構象的支撐向量的第t維元素；

9.2)根據構象的空間位置坐標計算測試構象與樣本庫中每個樣本構象之間的歐氏距離，其中s＝1,2,...,NP；

9.3)選取與距離最近的k個樣本構象，計算測試構象的k-近鄰能量預測值

其中，為所選中的k個樣本構象中第n個樣本構象的能量值；

9.4)計算構象的能量估計值

9.5)如果則目標構象C_i保持不變，其中E(C_i)為目標構象的能量值；

9.6)如果則根據Rosetta score3能量函數計算測試構象的能量值

9.7)如果根據公式(1)計算構象的支撐向量并用替換當前種群中能量最高的構象的支撐向量，同時用替換樣本庫能量最高的構象；

9.8)如果則根據玻爾茲曼概率用替換C_i，其中

10)g＝g+1，如果gG_max，則輸出能量最低的構象作為最終預測結構，否則返回步驟6)。