1.一种基于局部扰动的群体蛋白质构象空间优化方法，其特征在于：所述群体构象空间优化方法包括以下步骤：

1)输入预测蛋白质的序列信息和二级结构信息，并记录每一个二级结构的第一个和最后一个残基的残基号；

2)设置参数：种群规模NP，二级结构扰动迭代次数G；

3)种群初始化：迭代Rosetta协议第一、二、三阶段，产生具有NP个个体的种群P＝{P1,P2,...,PNP}；

4)片段局部扰动，过程如下：

4.1)设n＝1，其中n∈{1,2,...,NP}；

4.2)对种群中第n个个体Pn执行Rosetta协议第四阶段的3片段组装；

4.3)随机选择构象Pn的一个3片段窗口，记该窗口第一个残基的Cα原子坐标为(x1,y1,z1)、最后一个残基的Cα原子坐标为(x2,y2,z2)；

4.4)令 对 单位化，得

4.5)以矢量 为旋转轴，对第一个残基的Cα原子与最后一个残基的Cα原子之间的所有原子进行旋转，得到新的构象Ptrial，过程如下：

4.5.1)设r＝1，其中需要进行旋转的原子的编号r∈{1,2,...,R}，R表示需要旋转的原子的总数；

4.5.2)生成[-5,5]的均匀分布随机数μ，作为旋转角；

4.5.3)根据旋转轴和旋转角确定旋转矩阵：其中，c＝cosμ，s＝sinμ；

4.5.4)记需要旋转的原子的坐标为(xold,yold,zold)，则旋转后的坐标为(xnew,ynew,znew)＝T(xold,yold,zold)，即：其中Ti,j表示矩阵T的第i行第j列的元素，i和j均∈{1,2,3}；

4.5.5)计算构象Ptrial和Pn的能量，并根据Metropolis准则决定是否用Ptrial替换Pn；

4.5.6)r＝r+1；

4.5.7)若r≤R，转至步骤4.5.2)执行下一个原子的旋转；否则，转至步骤4.6)；

4.6)n＝n+1；

4.7)若n≤NP，转至步骤4.2)对下一个个体进行扰动；否则，转至步骤5)；

5)二级结构扰动，过程如下：

5.1)开始迭代，设g＝1，其中迭代次数g∈{1,2,...,G}；

5.2)对当前种群P中的每一个个体进行局部扰动，过程如下：

5.2.1)设m＝1，其中m∈{1,2,...,NP}；

5.2.2)随机选择种群P中第m个个体Pm的一个二级结构，记该二级结构第一个残基的Cα原子坐标为(x1,y1,z1)、最后一个残基的Cα原子坐标为(x2,y2,z2)；

5.2.3)令 对 单位化，得

5.2.4)以矢量 为旋转轴，对第一个残基的Cα原子与最后一个残基的Cα原子之间的所有原子进行旋转，形成新的构象Ptrial，过程如下：

5.2.4.1)设h＝1，其中需要进行旋转的原子的编号h∈{1,2,...,H}，H表示需要旋转的原子的总数；

5.2.4.2)生成[-5,5]的均匀分布随机数γ，作为旋转角；

5.2.4.3)根据旋转轴和旋转角确定旋转矩阵：其中，c＝cosγ，s＝sinγ；

5.2.4.4)记需要旋转的原子的坐标为(xold,yold,zold)，则旋转后的坐标为(xnew,ynew,znew)＝T(xold,yold,zold)，即：其中Ti,j表示矩阵T的第i行第j列的元素，i和j均∈{1,2,3}；

5.2.4.5)计算构象Ptrial和Pm的能量，并根据Metropolis准则决定是否用Ptrial替换Pm；

5.2.4.6)h＝h+1；

5.2.4.7)若h≤H，转至步骤5.2.4.2)执行下一个原子的旋转；否则，转至步骤4.2.6)；

5.2.5)m＝m+1；

5.2.6)若m≤NP，转至步骤5.2.2)对下一个个体进行扰动；否则，转至步骤5.3)

5.3)g＝g+1；

5.4)若g≤G，转至步骤5.2)执行下一次迭代；否则，转至步骤6)；

6)根据Rosetta协议输出预测结果。