1.一种基于特定片段交叉的蛋白质结构预测方法，其特征在于：所述包括以下步骤：

1)输入查询序列，利用Psipred预测查询序列的二级结构信息；

2)设置种群规模NP、最大迭代次数G、交叉概率CR、设置变异失败次数M，允许最大变异次数N，玻尔兹曼温度因子KT，输入片段库，预测的二级结构信息，迭代次数g＝0；

3)对种群所有构象进行初始化，对种群中每个构象进行片段组装，直到构象的每个残基二面角至少被替换过一次；

4)构象交叉，操作如下：

4.1)选第i，i∈[1,NP]个构象Ci为目标构象，产生一个随机数r，r∈[0,1]，如果r小于CR，则跳到4.2)，否则跳至步骤5)；

4.2)随机选择一个构象Cj,j≠i，利用计算二级结构算法DSSP获取构象Ci的二级结构信息；

4.3)根据Ci残基位置随机选择一个交叉点p，判断交叉点p对应的残基被预测的二级结构的类型；

4.4)针对Ci和Cj，从交叉点p开始依次互换二面角对直到从交叉点p起预测的二级结构类型和交叉点p处对应的二级结构类型不同为止，产生一个构象C′i，并用Rosetta能量函数“score3”计算其能量值；

5)构象变异，对构象C′i变异过程如下：

5.1)对构象C′i进行9残基片段组装，生成构象C″i，并用Rosetta能量函数“score3”计算其能量值，若变异后的能量值比变异前能量值变小，则接收变异构象C″i，若能量值变大，则以Boltzmann概率 接收变异后个体C″i，其中ΔE为个体C″i和C′i的能量差值；

5.2)如果拒绝接收变异后的构象C″i，则变异失败次数T加一；

5.3)如果M等于允许最大变异次数N，则直接接收变异后的构象C″i，否则返回步骤5.1)；

6)基于按比例的适应度分配方法进行选择，过程如下：

6.1)对构象C″i求适应度值

其中L是查询序列长度， 是查询序列query第l个残基预测的二级结构， 分别是测试构象第l个残基的二级结构，其值由DSSP求得；

6.2)对种群中每个构象Ci，求适应度值

6.3)计算构象C″i被选择的概率Pi:

6.4)产生一个随机数r′，r′∈[0,1]，如果r′小于Pi，则用构象C″i替换构象Ci实现种群更新，否则保持种群不变；

7)g＝g+1，判断是否达到最大迭代次数G，若不满足条件终止条件，则遍历种群执行步骤4)，否则输出最后预测结果。