一种基于分布估计和副本交换策略的蛋白质构象空间优化方法

摘要

一种基于分布估计和副本交换策略的蛋白质构象空间优化方法。在遗传算法的基本框架下，首先，在每个副本层启动多条Monte Carlo轨迹形成初始化种群，利用分布估计策略构建残基采样概率分布模型和片段搜索概率分布模型；然后，根据构建的概率分布模型指导个体的空间采样产生新变异个体，并按设定的交叉概率进行交叉，根据能量值选择优势个体更新种群；最后，对相邻副本层的个体进行副本交换，从而有效地增强了构象的多样性，最终得到一系列近天然态的构象。本发明提出一种预测精度高、计算代价低的基于分布估计和副本交换策略的蛋白质构象空间优化方法。