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专利号: 2013103295753
申请人: 浙江工业大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2023-12-11
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法,包括以下步骤:

1)选取合适的力场模型,本发明采用ECEPP/3力场模型能量函数的表示形式如下:式中 表示肽链中原子个数, 为第i个原子的坐标 Ebond为键长贡献项(1-2相互作用),BOND为键长集合,b为1-2原子之间的距离,b0为1-2原子之间平衡状态下键长,kb为键长强度;Eangle为键角贡献项(1-3相互作用),ANGLE为键角集合,a为两键矢量之间的夹角,a0为平衡状态下键角,ka为键角的强度;Etorsion为正常二面角贡献项(1-4相互作用),采用余弦函数的形式描述,TOR为正常二面角集合,MUL为二面角多样性集合,τ为正常二面角,m为多样性,Vm,τ为二面角τ对应于多样性m的势垒高度,γm,τ为二面角τ对应于多样性m的初始相位;Eelectrostatic为静电力(库仑力)贡献项,ES为静电作用力原子集合,qi为原子i的部分电荷,qj为原子j的部分电荷,ε为介电常数;Evdw为范德华力相互作用贡献项(6-12作用力),采用Lennard-Jones势描述,VDW为范德华作用力集合,rij为原子i与原子j之间的欧氏距离,参数Aij和Bij依赖于特定原子类型和相互作用的特征;Ehydrogen为氢键相互作用贡献项(10-12作用力),HB为氢键作用力集合,Cij和Dij依赖于相互作用特征;Eother为其它额外的能量贡献项;

2)将力场模型转换为单位单纯形约束下的目标函数,并通过局部优化的方法获得其简化的势能模型;

3)参数初始化:设置群体规模popSize,变异因子F为0.5,交叉因子CR为0.1,低估概率underFactor,常数M,支撑向量规模K=N+1,支撑向量阈值KT,初始群体其中 称为单位单纯形,计算f5(xi),i∈I,其中f5为简化势能模型对应的目标函数 并设为区域I上的最小值,其中I={1,2,...,popSize};

i

4)对每一个目标个体x ∈S(i=1,2,…,popSize)作如下处理:a b c

4.1)任意选取三个个体{x,x,x|a,b,c∈{1,2,...,popSize},a≠b≠c≠i};

a b c

4.2)对{x,x,x}执行变异操作 生成变异个体i

4.3)对目标个体x 和变异个体 执行交叉操作,生成测试个体

4.3.1)设置j=1;

4.3.2) j=1,2,...,N+1;其中randb(j)产生0到1之间的随机数;rnbr(i)产生1到N+1之间的任一个整数;

4.3.3)j=j+1;

4.3.4)如果j

4.4)i=i+1;如果i

i

5)对目标个体x ∈S和测试个体 逐个更新操作:

5.1)设置i=1;

5.2)查询包含 的子区域 计算 其中 为低估支撑面在 子区域中唯一的最优解, 为唯一对应于子区域 的支撑向量矩阵对角项;

5.3)如果 转至5.9);

5.4)如果K

5.5)如果random(0,1)

5.6)计算 其中 为给定区域中的唯一最优解;

5.7)如果 转至5.9);

K

5.8)计算 如果 则置 K=K+1,更新树结构T;

5.9)i=i+1;如果i≤popSize,转至5.2);

6)置

7)判断是否满足终止条件,如不满足转至步骤3);

8)输出结果,退出。

2.如权利要求1所述,步骤2)中模型变换方法为,模型(I)中b,a,τ,rij等变量均为个原子坐标 的函数,经过平移及旋转变换后问题维数为 给定肽链中所有原子坐标,可计算得到能量值;通常在生物学条件下,键长偏差小于 键角偏差小于2°;因此,考虑肽链分子的键长、键角均固定在平衡状态,设置Ebond=Eangle=Eother=0,可将其维数降至 其中 为肽链分子中共价键总数, 为肽链分子中独立键角总数;与此同时,该简化过程也引入高价(最高12价)的非线性等式约束条件;为了消除高价非线性等式约束条件,设 代入模型(I),可得到:式中 为肽链二面角向量;N为肽链中二

面角的自由度(即优化问题维数),NRES表示肽链长度(或残基)个数, 为第i个残基侧链二面角的个数;且满足 为第i个残基主链C–N–Cα–C四个原子之间的二面角,ψi为第i个残基主链N–Cα–C–N四个原子之间的二面角,ωi为第i个残基主链Cα–C–N–Cα四个原子之间的二面角, 为第i个残基侧链第 个二面角变量。

3.如权利要求1和权利要求2所述,将给定的力场模型转换为单位单纯形,并获得简化的力场模型:设 常 数 其 中τt(t=1,2,...,N)为 模 型(II)中 二面角变量,N为二面角自由度(即优化问题维数);则由模型(II)约束条件可知:采用下列投影变换:

将模型(II)边界约束可行域一对一地映射成单位单纯形 将式(2)代入模型(II)可得:

min f3(x)=f2(2πNx1-π,2πNx2-π,...,2πNxN-π),x∈S. (III)近一步,应用局部优化方法,得到以下松弛模型:其中 为以x为初始点在模型(III)势能曲面上应用局部最小化算法得到的局优解;

显然,模型(IV)为模型(III)松弛势能曲面,即minf3(x)=minf4(x)。