蛋白质与小分子间的相互作用与识别过程是如今研究的热点,而基于生物信息学的分子对接技术则是研究这一问题的有效手段。分子对接就是找到配体与受体在其活性区域相结合时能量最低的构象。分子对接方法面临着两大基本问题需要解决:一是评价配体和受体之间结合的紧密程度,此问题通过评价函数解决。另一个则是搜寻受体和配体间所有可能的最优结合方式,此问题使用优化算法解决。从本质上说,分子对接就是通过优化算法将评价函数当作目标函数求解最小值的过程。本文首先介绍了蛋白质与小分子间力的相互作用,继而阐述了分子对接的相关理论知识,并对分子对接中常见的评价函数以及优化算法进行了详细比较并评价它们的优缺点。其次,详细介绍了粒子群算法(Particle Swarm Optimization Algorithm , PSO)以及它的改进型即量子粒子群算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm , QPSO),在研究分析了它们的优点及不足后,提出了一种将QPSO算法及局部搜索相结合的新的改进型QPSO算法——QPSO-LS算法,通过测试函数对其进行测试,结果表明QPSO-LS算法对PSO算法以及QPSO算法的寻优能力有所改进。接着,将QPSO-LS算法作为构象搜索算法引入分子对接,形成分子对接程序QLDOCK。通过蛋白质复合物晶体结构复原测试,证明了使用QPSO-LS搜索算法的QLDOCK在构象空间的寻优能力较好,分子对接的精确度上比现有的蛋白质与小分子对接软件SODOCK有所改善。最后,将QLDOCK作为工具,在使用分子对接方法成功验证脂肪酶1LGY的活性部位的前提下,研究分析了1LGY与不同链长的脂肪酸酯之间的相互作用情况,进而对1LGY对于不同链长的脂肪酸酯的底物专一性做出总结。