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【6h】

蛋白质折叠问题的优化模型及并行算法研究

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文摘

英文文摘

第1章引言

1.1研究背景及意义

1.2研究目的与技术路线

1.2.1研究目的

1.2.2技术路线

1.3本文的主要工作

1.3.1并行HP格点模型

1.3.2简化的能量函数

1.3.3预处理技术

1.4论文的组织

1.5小结

第2章蛋白质折叠

2.1研究工具——元胞自动机

2.1.1复杂性理论

2.1.2元胞自动机

2.2蛋白质折叠

2.2.1生物信息学概述

2.2.2蛋白质折叠

2.3HP格点模型

2.3.1串行HP格点模型(serial lattice HP model)

2.3.2并行HP格点模型(parallel lattice HP model)

2.4小结

第3章能量函数优化模型

3.1经验势能函数

3.2平均势能函数

3.2.1传统平均势函数

3.2.2新型平均势函数

3.2.3简化平均势函数

3.3小结

第4章优化方法与结果

4.1区域分解算法

4.2预处理技术

4.2.1共轭梯度法的预处理技术

4.2.2预处理迭代的性质及应用

4.3算法实现

4.3.1基于局部正交化的一维搜索预报并行算法

4.3.2局部正交化与近似LU分解的融合

4.4数值结果

4.5小结

第5章结论与展望

5.1主要成果与创新点

5.2展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表论文及参加科研项目情况

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摘要

蛋白质折叠热力学假说中明确指出蛋白质一级结构可以完全决定其空间构型,天然结构下的蛋白质的自由能是全局最小值.因而如何从一级结构预测其三维构型以及如何找到蛋白质折叠能量函数的最小值就成为目前国内外的研究热点.蛋白质折叠过程是热力学过程和动力学过程的综合,其折叠的随机性、过程的复杂性可想而知.因而要对折叠过程进行研究,寻找能量函数的极小值必须借助简化模型和特殊方法进行.基于这种思想本文主要研究了以下内容:一、针对目前所出现的HP格点模型均为串行模型的特点,将元胞自动机并行演化的思想应用到HP格点模型中,提出了并行HP格点模型.这种模型不仅便于对生命现象进行更真实的模拟,而且也克服了串行模型运行速度慢、计算量大等的不足.二、理想的能量函数应该能够精确表达蛋白质的所有原子空间位置及其能量之间的关系.但是由于蛋白质分子本身的复杂性,直接综合其生物、物理、化学等各方面性质建立的模型自由度非常大,求解问题遇到很多困难.因此,求解时必须对能量函数进行适当的简化.基于这种目的,本文将已有能量函数与HP格子模型相结合,构建了一种简化的能量函数,以便于运用数学方法进行求解.三、鉴于区域分解算法在高维、不规则区域的优势,我们运用区域分解算法来寻求能量函数的极小值.即将能量表面分成小子块,并行地在每一子块上搜索极小值,然后相互交换信息.如果最小值恰恰在小子域的边界上,则还需要对边界进行预测.文中主要研究了预处理迭代的一些性质,并提出了局部正交化、近似LU分解等一些构造预处理的新方法.在构造预处理的过程中还发现,运用参数来讨论条件数的改善情况,其证明过程非常简便,文中还对参数的范围作了讨论.进行边界预测时本文采用虚拟边界预测法.实例分析结果证明了这种方法的可行性.

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