一种基于香农熵的多阶段蛋白质结构预测方法

摘要

一种基于香农熵的多阶段蛋白质结构预测方法，首先利用Rosetta Abinitio协议对搜索空间进行搜索，通过对背景点的聚类找到潜在天然态区域；然后，在群体进化算法的框架下分阶段执行预测过程，分析每一代种群与潜在天然态区域的关系，通过分类来表明当前种群所处的进化状态；其次，计算种群前后两代的状态转移矩阵并用香农熵来衡量种群的状态转化情况；最后，根据香农熵值在某一阈值内的累计次数进行阶段切换，以最后一代种群作为最终预测结果。本发明提供一种基于香农熵的多阶段蛋白质结构预测方法，根据香农熵进行阶段的动态切换，使得算法的预测精度和鲁棒性显著提高。