1.一种基于残基信息动态选择策略的蛋白质结构预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)给定目标蛋白的序列信息；

2)根据序列信息从QUARK服务器上得到距离谱文件；

3)根据序列信息从RaptorX服务器上得到残基接触信息文件；

4)设置参数：种群大小NP，算法的最大迭代代数G，交叉因子CR，选择因子SR，温度因子β，接触信息因子βcon，设置迭代代数g＝0；

5)种群初始化：随机片段组装生成NP个初始构象Ci，i＝{1,2，…,NP}；

6)对种群中的每个构象个体Ci，i＝{1,2，…,NP}看作目标构象个体 进行如下操作生成变异构象

6.1)在1到NP范围内随机生成三个正整数n1,n2,n3,且n1≠n2≠n3≠i；

6.2)在构象Cn1上随机选择一个loop区的片段替换Cn3相同位置的所对应的片段，然后在Cn2上随机选择一个不同于Cn1上选择的loop区的片段替换Cn3相同位置的所对应的片段，然后对Cn3进行一次片段组装生成变异构象

7)对每个变异构象 执行交叉操作生成交叉操作生成测试构象过程如下：

7.1)生成随机数rand1，其中rand1∈(0,1)；

7.2)若随机数rand1≤CR，则从目标构象 中随机选择一个loop区的片段替换变异构象 相同位置所对应的片段，否则变异构象 保持不变；

8)对每个目标构象 和测试构象 进行如下操作；

8.1)用Rosetta score3能量函数分别计算 与 的能量： 和

8.2)若 则构象 替换 否则产生一个随机数rand2，其中rand2∈(0,1)，若rand2

8.3)根据距离谱中的残基对分别计算 和 的残基间距离 和 然后根据公式(1)和(2)分别计算 和 的距离误差系数Dtrial和Dtarget，其中，T表示距离谱中残基对的数量， 和 分别表示 和 构象中第t对残基m,n对应Cα原子之间的距离， 表示距离谱中第t对残基m,n对应的距离谱的峰值距离；

8.4)若Dtrial

8.5)计算目标构象和测试构象的距离误差系数差 按照概率以蒙特卡洛准则接受构象 若接受，则count1加1，其中β为温度因子；

8.6)根据残基接触信息，由公式(3)分别计算 和 的接触能量Contrial和Contarget，其中，N表示残基接触信息文件中残基对的总数，k是残基接触信息文件中的第k对残基对， 是第p个残基和第q个残基的接触概率， 是第p个残基和第q个残基的Cβ原子之间的距离；

8.7)Contrial>Contarget，则构象 替换构象 接收次数count2加1，否则进行步骤8.8)；

8.8)计算目标构象和测试构象的距离误差系数差 按照概率以蒙特卡洛准则接受构象 若接受，则count2加1，其中βcon为接触信息因子；

9)g＝g+1，SR＝count1/(count1+count2)迭代运行步骤5)～8)，至g>G为止；

10)输出能量最低的构象为最终预测结果。