1.一种基于多种群联合搜索的蛋白质构象空间优化方法，其特征在于，所述构象空间优化方法包括以下步骤：

1)输入预测蛋白质的序列信息；

2)设置参数：种群规模NP，辅助种群数量M，迭代次数G；

3)迭代Rosetta协议第一、二阶段，生成初始种群P＝{P1,P2,...,PNP}，其中Pn表示种群P中的第n个个体，n∈{1,2,...,NP}；

4)设m＝1，其中m∈{1,2,...,M}；

5)迭代Rosetta协议第一、二阶段，生成一个新种群 其中表示种群Pnew中的第n个个体，n∈{1,2,...,NP}；

6)种群P独立进化，过程如下：

6.1)设g＝1，其中g∈{1,2,...,G}；

6.2)设n＝1，其中n∈{1,2,...,NP}；

6.3)种群中个体信息交互，过程如下：

6.3.1)从种群P中随机选择三个与Pn不同并且互不相同的个体Pbase、Pselect1、Pselect2；

6.3.2)从个体Pn、Pselect1和Pselect2中随机选择3个不同的9片段，分别替换个体Pbase中相应的片段，生成新的个体Pcombi；

6.4)从个体Pcombi中随机选择一个位置执行一次9片段的片段组装，生成片段组装后的个体Ptrial；

6.5)用Rosetta score3能量函数计算Ptrial和Pn的能量Etrial和Etarget，按如下方式决定是否用Ptrial替换种群中的个体Pn：

6.5.1)若Etrial≤Etarget，用Ptrial替换Pn，转至步骤6.6)；否则，令

6.5.3)生成随机均匀小数prand，prand∈[0,1]；

6.5.4)若prand≤p，用Ptrial替换Pn；否则，保持Pn不变；

6.6)令n＝n+1；若n≤NP，转至步骤6.3)；

6.7)令g＝g+1；若g≤G，转至步骤6.2)；

7)种群Pnew采用与种群P同样的进化策略，参见步骤6)；

8)按能量由低至高的顺序分别对种群P和种群Pnew中的个体进行排序；

9)分别选择种群P和种群Pnew中能量排名第 至 的个体组成新的种群P′＝{P1′,P′2,...,P′NP}，其中P′n表示种群P′中的第n个个体，n∈{1,2,...,NP}；

10)令种群P＝P′；

11)令m＝m+1；若m≤M，转至步骤5)；

12)对种群P执行进化操作，该进化操作过程与步骤6)的处理过程相同；

13)利用SPICKER聚类算法对所有成功替换种群中个体的构象进行聚类，以最大类的类心作为预测结果。