一种基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法
专利汇可以提供一种基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于抽象凸下界估计的 蛋白质 结构预测方法，包括以下步骤：首先针对蛋白质高维构象空间 采样 难题，采用一系列变换方法将ECEPP/3 力 场模型转换为单位单纯性约束条件下的递增射线凸函数；基于抽象凸理论，证明并分析给出了递增射线凸函数的 支撑 超平面 集；然后，在差分进化群体 算法 框架 下，基于群体极小化构象次微分知识构建下界低估支撑面；进而，通过低估支撑面极值点快速枚举方法，逐步减小构象采样空间以提高采样效率;同时，利用下界低估支撑面快速廉价地估计原 势能 模型 能量 值，有效减少势能模型目标函数的评价次数；最后，甲硫 氨 酸—脑啡肽(TYR1-GLY2-GLY3-PHE4-MET5)构象空间优化实例验证了本 发明 的有效性。本发明提供一种可靠性高、复杂性较低、计算效率高的基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法。，下面是一种基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法专利的具体信息内容。
1.一种基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法，包括以下步骤：
1）选取合适的力场模型，本发明采用ECEPP/3力场模型能量函数的表示形式如下：
式中 表示肽链中原子个数， 为第i个原子的坐标 Ebond为键长贡
献项（1-2相互作用），BOND为键长集合，b为1-2原子之间的距离，b0为1-2原子之间平衡状态下键长，kb为键长强度；Eangle为键角贡献项（1-3相互作用），ANGLE为键角集合，a为两键矢量之间的夹角，a0为平衡状态下键角，ka为键角的强度；Etorsion为正常二面角贡献项（1-4相互作用），采用余弦函数的形式描述，TOR为正常二面角集合，MUL为二面角多样性集合，τ为正常二面角，m为多样性，Vm,τ为二面角τ对应于多样性m的势垒高度，γm,τ为二面角τ对应于多样性m的初始相位；Eelectrostatic为静电力（库仑力）贡献项，ES为静电作用力原子集合，qi为原子i的部分电荷，qj为原子j的部分电荷，ε为介电常数；Evdw为范德华力相互作用贡献项（6-12作用力），采用Lennard-Jones势描述，VDW为范德华作用力集合，rij为原子i与原子j之间的欧氏距离，参数Aij和Bij依赖于特定原子类型和相互作用的特征；Ehydrogen为氢键相互作用贡献项（10-12作用力），HB为氢键作用力集合，Cij和Dij依赖于相互作用特征；Eother为其它额外的能量贡献项；
2）将力场模型转换为单位单纯形约束下的目标函数，并通过局部优化的方法获得其简化的势能模型；
3）参数初始化：设置群体规模popSize，变异因子F为0.5，交叉因子CR为0.1，低估概率underFactor，常数M，支撑向量规模K=N+1，支撑向量阈值KT，初始群体其中 称为单位单纯形，
计算f5(xi),i∈I，其中f5为简化势能模型对应的目标函数 并设
为区域I上的最小值，其中I={1,2,...,popSize}；
i
4）对每一个目标个体x ∈S(i=1,2,…,popSize)作如下处理：
a b c
4.1）任意选取三个个体{x,x,x|a,b,c∈{1,2,...,popSize},a≠b≠c≠i}；
a b c
4.2）对{x,x,x}执行变异操作 生成变异个体
i
4.3）对目标个体x 和变异个体 执行交叉操作，生成测试个体
4.3.1）设置j=1;
4.3.2） j=1,2,...,N+1；其中randb(j)产生0到1之间的
随机数；rnbr(i)产生1到N+1之间的任一个整数；
4.3.3）j=j+1;
4.3.4）如果j
5）对目标个体x ∈S和测试个体 逐个更新操作：
5.1）设置i=1；
5.2）查询包含 的子区域 计算 其中 为低估支撑面
在 子区域中唯一的最优解， 为唯一对应于子区域 的支撑
向量矩阵对角项；
5.3）如果 转至5.9）；
5.4）如果K
5.7）如果 转至5.9）；
K
5.8）计算 如果 则置 K=K+1，更新树结构T;
5.9）i=i+1；如果i≤popSize，转至5.2）；
6）置
7）判断是否满足终止条件，如不满足转至步骤3）；
8）输出结果，退出。
2.如权利要求1所述，步骤2）中模型变换方法为，模型（I）中b，a，τ，rij等变量均为个原子坐标 的函数，经过平移及旋转变换后问题维数为 给定肽链中
所有原子坐标，可计算得到能量值；通常在生物学条件下，键长偏差小于 键角偏差小于2°；因此，考虑肽链分子的键长、键角均固定在平衡状态，设置Ebond=Eangle=Eother=0，可将其维数降至 其中 为肽链分子中共价键总数， 为肽链分子中独立
键角总数；与此同时，该简化过程也引入高价（最高12价）的非线性等式约束条件；为了消除高价非线性等式约束条件，设 代入模型（I），可得到：
式中 为肽链二面角向量；N为肽链中二
面角的自由度（即优化问题维数），NRES表示肽链长度（或残基）个数， 为第i个残基侧链二面角的个数；且满足 为第i个残基主链C–N–Cα–C四个原子之间的
二面角，ψi为第i个残基主链N–Cα–C–N四个原子之间的二面角，ωi为第i个残基主链Cα–C–N–Cα四个原子之间的二面角， 为第i个残基侧链第 个二面角变量。
3.如权利要求1和权利要求2所述，将给定的力场模型转换为单位单纯形，并获得简化的力场模型：
设 常 数 其 中τt(t=1,2,...,N)为 模 型（II）中 二
面角变量，N为二面角自由度（即优化问题维数）；则由模型（II）约束条件可知：
采用下列投影变换：
将模型（II）边界约束可行域一对一地映射成单位单纯形 将式
（2）代入模型（II）可得：
min f3(x)=f2(2πNx1-π,2πNx2-π,...,2πNxN-π),x∈S. （III）
近一步，应用局部优化方法，得到以下松弛模型：
其中 为以x为初始点在模型（III）势能曲面上应用局部最小化算法得到的局优解；
显然，模型（IV）为模型（III）松弛势能曲面，即minf3(x)=minf4(x)。
一种基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法
技术领域
背景技术
发明内容
间的二面角，ψi为第i个残基主链N–Cα–C–N四个原子之间的二面角，ωi为第i个残基主链Cα–C–N–Cα四个原子之间的二面角， 为第i个残基侧链第 个二面角变量。
采用下列投影变换：
i
计算f5(x),i∈I，其中f5为简化势能模型对应的目标函数 并设
为区域I上的最小值，其中I={1,2,...,popSize}；
i
向量矩阵对角项；
具体实施方式
间的二面角，ψi为第i个残基主链N–Cα–C–N四个原子之间的二面角，ωi为第i个残基主链Cα–C–N–Cα四个原子之间的二面角， 为第i个残基侧链第 个二面角变量。
采用下列投影变换：
撑函数h(x)为:
f3:S→R+为严格递增函数；
体 计算f5(x),i∈I。并设 其中
I={1,2,...,popSize}。
向量矩阵对角项。
(I)、(II)的矩阵L可从V 中刚删掉的叶节点得到（v=l 时可能导致V 某些叶节点不满K K
足(II)条件）。通过从旧节点中生成新的组合可创建一个树图T，假设T 为平衡树，在算法K
中保存整棵树结构可使计算复杂度降至logN+1(|V|)。而且， 在可行域S上每一个局u
优解 唯一确定一个子区域S(u=1,2,...,U)，且子区域之间互不交叉，即：
给出了f5(x),x∈S 相对廉价的下界估计值，当K→∞时，
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