1.一种基于多模态内外交叉的蛋白质构象空间采样方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

1)输入预测蛋白质的序列信息，读取序列长度L；

2)设置参数：种群规模N，迭代次数G1、G2，交叉概率Pc，变异算子F，模态个数H；

3)初始化种群：迭代Rosetta第一、二阶段，生成具有N个个体的初始种群P＝{P1,P2,...,PN}；

4)设g1＝1，g1∈{1,2,...,G1}；

5)对种群进行交叉、变异和选择操作，过程如下：

5.1)变异操作：对于目标个体Pi，从种群中随机选择两个互不相同且与Pi不同的个体，记作Prand1、Prand2；按如下方式生成变异后的个体Pi′：Pi′＝Pi+F(Prand1-Prand2)

5.2)交叉操作：生成两个随机数，r和jrand，r∈[0,1]，jrand∈{1,2,...,L}；按如下方式生成交叉后的个体Pi″：j∈{1,2，…L}，表示氨基酸序号；

5.3)迭代步骤5.1)和5.2)，直至遍历完所有目标个体，生成子代种群P″；

5.4)选择操作：用能量函数对种群P和P″中的个体进行打分，将所有个体按能量由低到高排序，选出能量低的前N个个体替换种群P中原有的个体；

6)g1＝g1+1；若g1≤G1，转至步骤5)；

7)模态生成，过程如下：

7.1)按如下公式计算种群P中两两个体之间的相似度：和 分别表示个体Pi和Pj中第k个Cα原子的三维坐标，L为结构的序列长度，RMSE越小表示两个个体越相似；

7.2)把两个个体之间的相似度分数作为两个体之间的距离，运用K-中心聚类算法将种群聚为H个类，类中心点记作Ch，h∈{1,2,...,H}；

8)设g2＝1，g2∈{1,2,...,G2}；

9)若g2为奇数，执行步骤9.1)，进行模态内交叉；否则执行步骤9.2)，进行模态外交叉：

9.1)基于排挤策略的模态内交叉，过程如下：

9.1.1)对于目标个体Pi，随机选择两个互不相同且与Pi来自同一个类中的个体Prand1、Prand2，在[1,L-2]内生成两个不同的随机整数r1和r2；将Pi的第r1至r1+2号残基以及第r2至r2+2号残基的二面角值分别替换成Prand1和Prand2对应残基的二面角值，形成交叉后的个体Pi*；

9.1.2)计算个体Pi*与所有类中心点Ch的距离，找到与个体Pi*最近的类中心点对应的类，并找出该类中与Pi*最相似的个体，用Rosetta score3能量函数计算该个体和Pi*的能量值，如果Pi*的能量值更低，则替换掉该相似个体，并更新该类的中心点；

9.2)基于贪婪搜索策略的模态外交叉，过程如下：

9.2.1)对于目标个体Pi，随机选择两个互不相同且与Pi来自不同类中的个体Prand1、Prand2，在[1,L-2]内生成两个不同的随机整数r1和r2；将Pi的第r1至r1+2号残基以及第r2至r2+2号残基的二面角值分别替换成Prand1和Prand2对应残基的二面角值，形成交叉后的个体Pi**；

9.2.2)计算子代个体Pi**与所有类中心点Ch的相似度，找到与个体Pi**最近的类中心点对应的类，并找出该类中能量最高的个体替换掉，更新该类的中心点；

10)g2＝g2+1；若g2≤G2，转至步骤9)；

11)按照步骤7)的方式对所有个体再次进行种群划分，聚为H个类，输出每个类的类中心点作为最终预测结果。