1.一种系综构象选择策略自适应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)利用PSIPRED预测查询序列的二级结构信息，利用MetaPSICO预测查询序列的残基间距离接触信息；

2)设置初始种群规模NP、最大迭代次数Gen、交叉概率CR、输入查询序列、片段库、片段组装次数M和迭代次数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M次片段组装；

4)构象交叉，操作如下：

4.1)选择第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和Cj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，产生两个新构象C′i和C′j；

5)构象变异，对构象C′i和C′j，变异过程如下：对构象C′i进行3残基片段组装，对C′j进行9残基片段组装，生成两个构象C″i和C″j；

6)分别对构象C″i和C″j求二级结构相似性分值Ess：其中L是查询序列长度， 是查询序列第l个残基预测的二级结构， 是测试构象的第l个残基的二级结构，其值由DSSP求得；

7)分别对构象C″i和C″j求残基间距离约束分值Eco：其中N是残基接触总数， 是查询序列第k个残基对p和q被预测为有接触的置信度，是测试构象的第k个残基对p和q之间的Cα距离，dcon是预测为接触的阈值，

8)求种群中每个构象的二级结构相似性分值Ess，计算种群二级结构相似性分值的平均值 和方差σ；

9)根据平均值 和方差σ，求选择策略切换概率pse：其中L是查询序列的长度， 和σ分别是种群二级结构相似性分值的平均值和方差；

10)基于选择策略切换概率pse进行选择，过程如下：

10.1)产生一个随机数r′,r′∈[0,1]，如果r′

10.2)根据二级结构相似性分值进行种群更新，过程如下：

10.2.1)对种群中的每个构象求二级结构相似性分值Ess，并求出最小的二级结构相似性分值E″ss；

10.2.2)从构象C″i和C″j中选择二级结构相似得分E′ss最高的构象作为测试构象；

10.2.3)如果E′ss大于E″ss，则用E′ss对应的构象替换E″ss对应的构象实现种群更新，否则跳至10.4)；

10.3)根据残基间距离约束进行选择，过程如下：

10.3.1)对种群中的每个构象求残基间距离约束分值Eco，并求出最小的残基间距离约束分值E″co；

10.3.2)从构象C″i和C″j中选择残基间距离约束分值E′co最高的构象作为测试构象；

10.3.3)如果E′co大于E″co，则用E′co对应的构象替换E″co对应的构象实现种群更新，否则跳到10.4)；

10.4)根据能量值进行种群更新，过程如下：

10.4.1)对种群中的每个构象利用能量函数Rosetta score3计算能量值E，并计算出最大的能量值E′，分别对构象C″i和C″j利用能量函数Rosetta score3计算能量值Ei和Ej，并计算最小的能量值E″；

10.4.2)如果能量值E′>E″，则用E″对应的构象替换种群中E′对应的构象，否则保持种群不变；

11)g＝g+1，判断是否达到最大迭代次数Gen，若不满足条件终止条件，则遍历种群执行步骤4)，否则输出能量最低的构象作为最后预测结果。