1.一种基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法，其特征在于：所述预测方法包括以下步骤：

1)给定输入序列信息，以及蛋白质力场模型，即能量函数Rosetta Score3；

2)初始化：迭代Rosetta协议第一、二阶段，产生具有NP个构象的种群Pg，记为i∈{1,2,…,NP}，其中 为第g代种群的第i个构象，设置最大迭代次数Gmax并初始化迭代次数g＝0；

3)通过差分进化算法的交叉、变异操作生成种群Pg的试验构象种群Ug，记为i∈{1,2,…,NP}，其中 为第g代种群的第i个试验构象。置i＝

1，过程如下：

3.1)从种群Pg中选定目标个体 并从种群Pg中随机选择两个互异且不同于 的个体

3.2)在[0,L-9]内生成均匀随机整数rand1、rand2和rand3，其中L表示氨基酸序列长度；

3.3)将 的第rand1至rand1+8号残基的二面角值替换成 对应残基号的二面角值，将的第rand2至rand2+8号残基的二面角值替换成 对应残基号的二面角值，生成变异个体 再将 的第rand3至rand3+8号残基的二面角值替换成变异个体 对应残基号的二面角值，生成试验个体

3.4)i＝i+1，循环步骤3.1)-3.4)直至生成当前种群的试验个体种群Ug；

4)为种群Pg中的每一个构象 生成其对应的存档集合 置i＝1，过程如下：

4.1)对Ug中的每一个试验构象 t∈{1,2,…,NP}，置t＝1，计算 与Pg所有构象的均方根偏差RMSD，若其中最小的RMSD值是由 与 产生的，则将 放入存档集合 中；

4.2)t＝t+1，重复步骤4.1)，直至t＝NP，记此时 中的构象数为n；

4.3)将 同样放入 中，则此时 中的构象数为n+1；

4.4)i＝i+1，循环步骤4.1)-4.4)直至为每一个构象 均生成其对应的

5)对每一个 其聚类中心 和聚类半径rig生成如下：其中 为存档集合 中的第j个构象， 为 的构象能量值， 为 与之间的RMSD值；

6)排挤操作：用 取代 进入下一代种群中，即生成 i＝1,2,...,NP，并且对应的rig+1等于rig；

7)聚类操作：生成当前第g+1代种群的模态构象集合 s＝1,2,...,K，其中 有对应的聚类半径 模态构象数为K，置i＝1，过程如下：

7.1)Mg+1初始化为只有一个构象的集合，该构象为种群Pg+1中的最好构象；

7.2)将 与Mg+1中的所有构象相比，若满足如下公式，将 i＝1,2,...,NP放入Mg+1；

其中 为 和 之间的RMSD值；

7.3)i＝i+1，循环步骤7.1)-7.3)直至为第g+1代种群找到所有的模态构象；

8)判断是否满足终止条件，若满足则输出结果并退出，否则g＝g+1清空Mg+1并且返回步骤3)。

2.如权利要求1所述的一种基于排挤策略的多模态蛋白质结构预测方法，其特征在于：所述步骤2)中，设置最大迭代次数Gmax，所述步骤8)中，对种群执行完步骤3)-7)以后，终止条件为迭代次数g达到预设最大迭代次数Gmax，若满足输出结果为 中能量值最低的构象。