1.一种基于个体特定变异策略的群体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)输入待测蛋白质的序列信息，并从ROBETTA服务器上得到片段库；

2)参数设置：设置种群规模NP，交叉概率CR，片段长度l，温度因子KT，邻近个体数量N，最大迭代次数Gmax，并初始化迭代次数g＝0；

3)从各残基位对应的片段库中随机选择片段组装生成初始构象种群P＝{C1,C2,...,CNP}，其中，Ci,i＝{1,2,…,NP}为种群P中的第i个构象个体；

4)根据Rosetta socre3能量函数计算当前种群中每个构象的能量值；

5)对种群中的每个构象Ci,i∈{1,2,…,NP}执行如下操作：

5.1)将构象Ci看作目标构象，根据碳α原子计算目标构象与其它NP-1个构象之间的欧氏距离，将目标构象与第j个构象之间的距离记为dj；

5.2)计算NP-1个距离dj,j＝1,2,...,NP-1的平均值dave，并将这NP-1个距离中最大的距离记为dmax，最小距离记为dmin；

5.3)计算目标构象的搜索状态因子

5.4)随机生成一个0和1之间的小数 如果 则执行如下操作：

5.4.1)选出与目标构象距离最近的N个构象，并选出这N个构象中能量最低的构象Cpbest，并从这N个邻近构象中随机选取两个互不相同且与Cpbest不同的构象Ca和Cb；

5.4.2)随机生成一个1和2之间的随机整数R′，如果R′＝1，则分别从构象Ca和Cb中随机选择一个残基位不同的长度为l的片段替换构象Cpbest中对应位置的片段，生成变异构象Cmutant；

5.4.3)如果R′＝2，则分别从构象Cpbest和Cb中随机选择一个残基位不同的长度为l的片段替换构象Ca中对应位置的片段，生成变异构象Cmutant；

5.5)如果 则执行如下操作：

5.5.1)从当前种群中随机选择三个互不相同且与目标构象也不相同的构象Cc、Cd和Ce；

5.5.2)分别从Cc、Cd和Ce中随机选择一个残基位不同的长度为l的片段替换目标构象Ci中对应位置的片段，生成变异构象Cmutant；

5.6)随机生成一个0和1之间的小数R，如果R

5.7)根据Rosetta score3能量函数计算测试构象Ctrial的能量值；

5.8)如果Ctrial的能量值小于Ci的能量值，则Ctrial替换Ci，否则根据玻尔兹曼概率用Ctrial替换Ci，其中ΔE为Ctrial的能量值与Ci的能量值误差的绝对值；

6)g＝g+1，如果g>Gmax，则输出能量最低的构象作为最终预测结构，否则返回步骤5)。