1.一种基于种群熵的阶段性蛋白质结构预测方法，其特征在于：所述蛋白质结构预测方法包括以下步骤：

1)输入预测蛋白质的序列信息；

2)设置参数：种群规模NP，最大迭代次数G1、G2，交叉概率CR，聚类数K；

3)种群初始化：迭代Rosetta协议第一、二阶段，产生具有NP个个体的种群P＝{P1,P2,...,PNP}；

4)探索阶段，过程如下：

4.1)设g1＝1，其中g1∈{1,2,...,G1}；

4.2)设n1＝1，其中n1∈{1,2,...,NP}；

4.3)令 表示种群P中的第n1个个体；

4.4)变异操作，过程如下：

4.4.1)从种群P中随机选择两个互异且不同于 的个体Pselect1、Pselect2；

4.4.2)在[0,L-9]内生成均匀随机整数rand1和rand2，其中L表示氨基酸序列长度；

4.4.3)将Ptarget的第rand1至rand1+8号残基的二面角值替换成Pselect1对应残基号的二面角值，将Ptarget的第rand2至rand2+8号残基的二面角值替换成Pselect2对应残基号的二面角值；

4.5)生成均匀随机小数rand3，rand3∈[0,1]；若CR＜rand3，转至步骤4.6)；

否则，执行交叉操作，过程如下：

4.5.1)在[0,L-9]内生成均匀随机整数rand4；

4.5.2)将Ptarget的第rand4至rand4+8号残基的二面角值替换成 对应残基号的二面角值；

target trial

4.6)利用Rosetta协议第三阶段对P 执行局部搜索操作，生成构象P ；

4.7)选择操作，过程如下：

4.7.1)计算Ptrial与种群P中除 外的每一个个体之间的均方根偏差RMSD，并选出与Ptrial的RMSD最小的个体Pselect；

4.7.2)用Rosetta score5能量函数计算Ptrial和Pselect的能量，并根据Metropolis准则决定是否用Ptrial替换种群P中的个体Pselect；

4.8)n1＝n1+1；若n1≤NP，转至步骤4.3)；

4.9)g1＝g1+1；若g1≤G1，转至步骤4.2)；否则结束探索阶段；

5)利用PAM聚类方法对种群P进行聚类，过程如下：

5.1)计算种群P中任意两个个体的RMSD，得到相异度矩阵D(NP×NP)，Dmn表示种群中第m个个体与第n个个体的RMSD，其中m和n均∈{1,2,...,NP}；

5.2)根据相异度矩阵D(NP×NP)，利用PAM聚类方法对种群进行聚类，得到K个聚类中心以及每个类所包含的个体；

6)增强阶段，过程如下：

6.1)令

6.2)设g2＝1，其中g2∈{1,2,...,G2}；

6.3)设n2＝1，其中n2∈{1,2,...,NP}；

6.4)令 表示种群Pnew中的第n2个个体；

6.5)变异操作，过程如下：

6.5.1)若g2＝1，执行步骤6.5.2)；否则，转至步骤6.5.3)；

6.5.2)第一代变异操作，过程如下：

6.5.2.1)从种群Pnew中随机选择两个互异且不同于 的个体

6.5.2.2)在[0,L-3]内生成均匀随机整数rand5和rand6，其中L表示氨基酸序列长度；

6.5.2.3)将Ptarget的第rand5至rand5+2号残基的二面角值替换成 对应残基号的二面角值，将Ptarget的第rand6至rand6+2号残基的二面角值替换成 对应残基号的二面角值；

6.5.2.4)转至步骤6.6)；

6.5.3)生成均匀随机小数rand7，rand7∈[0,1]；若在步骤6.11)中计算的相邻两代种群间的熵值E≥rand7，执行步骤6.5.4)；否则，执行步骤6.5.5)；

6.5.4)利用熵值E指导变异操作，过程如下：

6.5.4.1)从种群Pnew中选出能量最低的两个个体target

6.5.4.2)在[0,L-3]内生成均匀随机整数rand8和rand9，其中L表示构象P 的残基数；

6.5.4.3)将Ptarget的第rand8至rand8+2号残基的二面角值替换成 对应残基号的二面角值，将Ptarget的第rand9至rand9+2号残基的二面角值替换成 对应残基号的二面角值；

6.5.5)无熵值E指导的变异操作，过程与步骤6.5.2)相同；

6.6)生成均匀随机小数rand10，rand10∈[0,1]；若CR＜rand10，转至步骤6.7)；否则，执行交叉操作，过程如下：

6.6.1)在[0,L-3]内生成均匀随机整数rand11；

6.6.2)将Ptarget的第rand11至rand11+2号残基的二面角值替换成 对应残基号的二面角值；

6.7)利用Rosetta协议第四阶段对Ptarget执行局部搜索操作，生成构象Ptrial；

6.8)用Rosetta score3能量函数计算Ptrial和 的能量；根据Metropolis准则决定是否用Ptrial替换种群Pnew中的个体

6.9)n2＝n2+1；若n2≤NP，转至步骤6.4)；

6.10)保持K个聚类中心不变，重新划分聚类，过程如下：

6.10.1)设n＝1，其中n∈{1,2,...,NP}；

6.10.2)计算种群Pnew中第n个个体 与K个聚类中心的RMSD，将 划分到与其RMSD最小的聚类中心所在的类；

6.10.3)n＝n+1；若n≤NP，转至步骤6.10.2)；

6.11)计算相邻两代种群间的熵值，过程如下：

6.11.1)根据相邻两代种群P和Pnew的K个类中个体的相互转移确定转移矩阵T(K×K)，Tij表示上一代种群P的第i个类中的个体在新一代种群Pnew转移到第j个类的概率，其中i和j均∈{1,2,...,K}；

6.11.2)根据公式 计算熵值；

6.12)P＝Pnew；

6.13)g2＝g2+1；若g2≤G2，转至步骤6.3)；否则结束增强阶段；

7)根据Rosetta聚类算法对种群P中的个体聚类，选出最大类的类心构象作为最终预测结果。