【摘 要】
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蛋白质结构预测是生物信息学中一个非常重要的研究课题。在蛋白质结构预测过程中,会获得许多候选蛋白质结构。但是到目前为止,如何从得到的数目巨大的候选结构中选出最接近天
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蛋白质结构预测是生物信息学中一个非常重要的研究课题。在蛋白质结构预测过程中,会获得许多候选蛋白质结构。但是到目前为止,如何从得到的数目巨大的候选结构中选出最接近天然结构的一个或者数个仍然是一个悬而未决的问题。其中一个选择近天然结构重要的方法是对得到众多的候选结构进行聚类。但是传统的聚类方法在低维空间有效,到了高维构象空间往往并不合适。本文提出了一种基于图论中极大团概念的方法以解决这个问题。候选结构之间的相似性通过TM-score来计算,之后利用共有邻居(SNN)的方法来构建图。在此图的基础上寻找极大团,从这些极大团的中心点中确定一个近天然结构。实验表明,相比于传统方法,本文提出的方法选出的近天然结构与天然结构有着更多的相似性。
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