基于混合遺傳算法的蛋白質結構預測研究.pdf

1、蛋白質結構預測問題就是如何從蛋白質的氨基酸序列出發(fā)預測它的功能、構象折疊等問題。怎樣由一定的氨基酸順序排列的多肽鏈生成一定空間結構的蛋白質，這是一個人類破譯生命奧秘的重大問題。蛋白質的折疊問題就是通過蛋白質的一級結構來預測蛋白質的三維結構。蛋白質折疊熱力學假說中明確指出蛋白質一級結構可以完全決定其空間構型，天然結構下的蛋白質的自由能是全局最小值。因而如何從一級結構預測其三維構型以及如何找到蛋白質折疊能量函數(shù)的最小值就成為目前國內外的研究

2、熱點。蛋白質折疊過程是熱力學過程和動力學過程的綜合，其折疊的隨機性、過程的復雜性可想而知。因而要對折疊過程進行研究，尋找能量函數(shù)的極小值必須借助簡化模型和特殊方法進行。本文首先探討了如何求解蛋白質結構的能量問題。理想的能量函數(shù)應該能夠精確表達蛋白質的所有原子空間位置及其能量之間的關系。但是由于蛋白質分子本身的復雜性，直接綜合其生物、物理、化學等各方面性質建立的模型自由度非常大，求解問題將會遇到很多困難。因此，求解時必須對能量函數(shù)進行適當

3、的簡化?；谶@種目的，本文將已有能量函數(shù)與HP格子模型相結合，構建了一種簡化的能量函數(shù)。 在搜索最小自由能的蛋白質的三維結構這個問題上，本文采用的蛋白質三維組態(tài)模型是HP立方格點模型，詳細論述了HP立方格點模型的組成方式、表示方法、特征以及如何用數(shù)據(jù)結構來對其進行描述；在這個模型的基礎之上，首先隨機生成N個三維空間結構，然后利用混合遺傳算法，在巨大的蛋白質三維組態(tài)空間中進行搜索，模擬蛋白質的折疊過程并找到自由能最小的蛋白質空間