【摘 要】
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蛋白质折叠问题是当今生物信息学领域的核心问题之一.研究发现,蛋白质的生物学特性在很大程度上由其三维空间结构决定.人们从蛋白质折叠问题中总结出一些宜于求解的简化模型,
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蛋白质折叠问题是当今生物信息学领域的核心问题之一.研究发现,蛋白质的生物学特性在很大程度上由其三维空间结构决定.人们从蛋白质折叠问题中总结出一些宜于求解的简化模型,但相应于这些简化模型的蛋白质折叠问题仍然是具有NP难度的.因此,对其寻找高效可行的近似算法有着重要的理论价值和实际意义.HP格点模型是国际上广泛认同的一个简化模型.基于裁减复制策略的PERM算法经过不断改进,已成为目前求解依HP格点模型蛋白质折叠问题的最高效算法.PERM算法是一个深度搜索算法,通过将分支的预测权重同预先制定的门限值比较,让预测权重相对较大的分支有较多的发展机会,而预测权重相对较小的分支则有可能停止发展,从而减少了搜索树的分支数.通过学习PERM算法,指出了影响PERM算法效率的关键,并从拟人思想的角度对PERM算法做出了进一步的分析.PERM算法实际上可以理解为一种人口控制策略,通过对社会中的个体给出评价,然后给出个体的生育指标,从而实现"优生优育".在这样一个生动形象的背景的指导下,提出了更为合理的评判准则,从而得到了一种改进的PERM算——IPERM.IPERM算法对国际文献中公认的一组典型算例进行了测试,测试表明IPERM的计算效率比PERM提高了10-100倍.
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