蛋白质结构预测的阈值接收算法研究

发布时间：2017-06-07 07:48

  本文关键词：蛋白质结构预测的阈值接收算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：蛋白质结构预测(Protein Structure Prediction, PSP)由于计算复杂一直被认为是生物信息学极具挑战性的问题。从头预测法是一种常见PSP的理论方法。本文研究非格点AB模型的蛋白质二维结构的从头预测。根据蛋白质的天然构象在自由能最低时最稳定这一假设,从头预测将PSP问题转化为函数优化问题。阈值接收算法(Threshold accepting, TA)是一种类模拟退火算法(Simulated Annealing, SA),主要应用于组合优化问题。本文研究连续空间优化问题的TA算法,把TA算法应用于AB模型的二维PSP问题,主要研究内容包括：研究了基于自适应邻域(ADaptive neighborhood, AD)的TA算法,利用AD产生候选解,算法初期产生候选解的邻域范围较大,后期搜索集中在一个很小的范围,使算法在空间勘探和重点区域开采之间协调平衡。在12个基本测试函数和蛋白质序列上分别对单个体TA算法测试,仿真结果表明通过AD采样的TA算法可以明显提高TA算法的性能。对测试函数进一步扩大搜索范围,结果表明即使在变量范围扩大1000倍的情况下,结果依然保持不错。理论和实验表明AD采样具有良好性能。研究了多个体阈值接收算法(Multi-agent Threshold accepting, MTA),每个个体通过粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法运动方程,利用各自独立的速度、位置采样产生候选解,因为每个粒子都有记忆飞过的最好位置能力,使算法能更好地在最优区域搜索。在12个基本测试函数和蛋白质结构序列上分别进行仿真实验,结果表明对于连续空间的函数优化问题,PSO采样效果更佳。在四条长Fibonacci测试序列、四条较短和三条较长真实蛋白质序列上进行实验仿真,结果表明通过AD采样的MTA算法比通过其他不同采样策略MSA (Multi-agent Simulated Annealing)和其他采样方式的MTA效果更好或相当。
【关键词】：蛋白质结构预测 阈值接收算法 自适应邻域 粒子群优化 AB模型
【学位授予单位】：福建农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：Q51
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 背景及意义10
• 1.2 国内外研究现状及存在的问题10-13
• 1.3 研究内容与结构安排13-15
• 第二章 蛋白质结构预测15-26
• 2.1 蛋白质的结构15-17
• 2.2 蛋白质结构预测方法17-19
• 2.2.1 同源建模法18
• 2.2.2 反向折叠法18-19
• 2.2.3 从头预测法19
• 2.3 蛋白质结构预测的优化模型19-24
• 2.3.1 格点模型19-21
• 2.3.2 非格点模型21-24
• 2.4 本章小结24-26
• 第三章 基于自适应邻域采样的阂值接收算法26-45
• 3.1 阂值接收算法简介26-27
• 3.2 单个体连续空间的阈值接收算法27-36
• 3.3 TA在Fibonacci序列的结果与分析36-39
• 3.4 TA在真实蛋白质序列的结果与分析39-45
• 3.4.1 四条较短真实蛋白质序列仿真结果与分析40-42
• 3.4.2 两条较长真实蛋白质序列仿真结果与分析42-45
• 第四章 基于多个体的阂值接收算法45-62
• 4.1 基于粒子群优化算法的TA45-50
• 4.2 MTA在连续空间上结果与分析50-52
• 4.3 MTA在Fibonacci序列的结果与分析52-55
• 4.4 MTA在真实蛋白质序列的结果与分析55-59
• 4.4.1 四条较短真实蛋白质序列仿真结果与分析55-57
• 4.4.2 三条较长真实蛋白质序列仿真结果与分析57-59
• 4.5 阈值接收算法参数实验仿真比较59-62
• 第五章 总结与展望62-64
• 参考文献64-67
• 致谢67

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