1.一种基于阶段性多策略副本交换的蛋白质结构预测方法,其特征在于:所述预测方法包括以下步骤:
1)给定查询序列信息;
2)初始化:设置群体规模NP,变异因子F,交叉概率CR,n个温度层T,迭代次数iteration,片段长度为L,能量函数选用Rosetta Score3,首先通过对查询序列随机的折叠和变换,在每个温度层生成一个规模为NP的初始构象种群,初始群体为P={xi|i∈I},计算初始种群构象个体的能量值f(xi),i∈I,并设 其中i为种群个体编号,I为种群个体编号集合,I={1,2,...,NP}, 为对应温度层能量函数值中的最小值,T为温度层;
3)开始迭代,依次对每个温度层种群中的每个个体进行以下操作:
3.1)令g=1,g为迭代计数器;
3.2)随机选取种群中的一个构象个体xi,i∈{1,2,3,…,NP},令Ptarget=xi,Ptarget表示目标构象个体,执行以下操作得到变异构象Pmutant;
3.3)随机生成正整数rand1,rand2,rand3∈{1,2,3,......NP},且rand1≠rand2≠rand3≠i,令Prand1=xrand1,Prand2=xrand2,Prand3=xrand3;再生成4个随机整数randrange1,randrange2,randrange3,randrange4;其中randrange1≠randrange2,randrange3≠randrange4∈{1,2,…,Length},Length为序列长度;
3.4)令a=min(randrange1,randrange2),b=max(randrange1,randrange2);令c=min(randrange3,randrange4),d=max(randrange3,randrange4);其中min表示取两个数的最小值,max表示取两个数的最大值;
3.5)如果g≤iteration/2,用Prand2上位置a到位置b的片段的氨基酸所对应的二面角phi、psi、omega替换Prand1的相同位置所对应的二面角phi、psi、omega;再使用Prand3上位置c到位置d的片段的氨基酸所对应的二面角phi、psi、omega替换Prand1上相同位置所对应的二面角phi、psi、omega,再将所得Prand1进行片段组装得到变异个体Pmutant,跳转至3.7);
3.6)如果iteration/2
3.6.1)根据能量对整个种群中的构象进行降序排列,然后从能量低的前NP/2个构象个体中随机选出一个构象记为Ppbest;
3.6.2)用Prand2上位置a到位置b的片段的氨基酸所对应的二面角phi、psi、omega替换Prand1的相同位置所对应的二面角phi、psi、omega;再使用Prand3上位置c到位置d的片段的氨基酸所对应的二面角phi、psi、omega替换Ppbest上相同位置所对应的二面角phi、psi、omega,再将所得Prand1进行片段组装得到变异个体Pmutant;
3.7)针对变异个体Pmutant做交叉操作,过程如下:
3.7.1)生成随机数rand4,rand5,其中rand4∈(0,1),rand5∈(1,Length);
3.7.2)根据 执行交叉过程:若随机数
rand4≤CR,个体Pmutant的片段rand5替换为个体Ptarget中对应的片段,否则直接继承变异个体得到测试个体Ptrail;
3.8)针对每个温度层中的目标个体Ptarget和测试个体Ptrail进行选择操作:
3.8.1)计算Ptarget和Ptrail的能量:E(Ptarget)和E(Ptrail);
3.8.2)若E(Ptarget)>E(Ptrail)则用Ptrail替换Ptarget,进入3.8);
4)在每个温度层都进行变异、交叉和选择更新完种群后,将相邻温度层中对应的个体进行副本交换:
4.1)首先选择种群中第i个个体,i∈I(i=1,2,…,NP);
4.2)选择两个相邻的温度层Tj和Tj+1,j=1,2,…,n;
4.3)产生一个随机数randx∈(0,1)和判别数:
其中, 表示在Tj个温度层中第i个个体,其中i=1,2,…,NP, 为种群个体 的能量值,K为玻尔兹曼常数,Tj(j=1,2,…,n)为第j个温度层的开尔文温度,j为索引编号,e为自然常数;
4.4)若randx<judge,将相邻温度层中的 和 个体进行交换;
5)判断是否满足终止条件,如不满足则转至3);若满足则输出结果。
2.如权利要求1所述的一种基于阶段性多策略副本交换的蛋白质结构预测方法,其特征在于:所述步骤5)中,对种群中的每个构象个体都执行完步骤3)-4)以后,迭代次数g=g+
1,终止条件为迭代次数g达到最大迭代次数iteration。