【摘 要】
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预测蛋白质结构对药物设计和疾病诊断有着重要的科学意义.针对蛋白质结构从头预测问题,在进化算法框架下,提出一种距离和疏水模型辅助的蛋白质结构预测方法( Distance and Hy
【机 构】
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浙江工业大学 信息工程学院,杭州,310023密歇根大学计算医学与生物信息学系,密歇根州安娜堡45108,美国;
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预测蛋白质结构对药物设计和疾病诊断有着重要的科学意义.针对蛋白质结构从头预测问题,在进化算法框架下,提出一种距离和疏水模型辅助的蛋白质结构预测方法( Distance and Hydrophobic Model-assisted Protein Structure Prediction Meth-od,DHMA).首先根据亲疏水性构建氨基酸的回转半径来指导构象空间采样,达到提高搜索效率的目的;然后,利用距离谱构建距离分布估计模型和疏水概率模型,指导种群更新,缓解能量函数不精确带来的误差.在10个测试蛋白的预测结果表明,DH-MA具有良好的搜索性能和预测精度,是一种有效的蛋白质结构预测方法.
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