蛋白质是一类重要的生物大分子,是生命活动的主要承担者,也是构成细胞的基本有机物。蛋白质可凭借相互作用在特定的酸碱度、温度等环境下自己组装自己,获得其功能性结构和构象的过程称为蛋白质折叠。而蛋白质折叠速率是一个衡量蛋白质折叠快慢的重要参数。理解蛋白质折叠速率对探索蛋白质折叠机制具有深远意义。近些年,很多科研人员给出了预测蛋白质折叠速率的方法和基于这些方法的多种不同特征参数。本文基于序列特征组合与核非线性回归对蛋白质的折叠速率进行预测,主要工作包括以下两个方面:1、依据氨基酸的物理化学性质和氨基酸序列结构特征在不同类别的蛋白质中的作用,选取氨基酸的9种物化属性,将它们和氨基酸序列的LZ_c复杂度特征值进行组合来表征蛋白质。利用蛋白质的多维特征向量建立多元核非线性回归模型,用该模型计算了83个蛋白质的折叠速率预测值。由Jack-knife检验方法分析了在不同类别的蛋白质中不同组合特征值与相应折叠速率之间的相关性。实验结果表明:多元核非线性回归模型其预测精度及可行性高于线性回归模型,计算复杂度低和方便易操作等优点。2、考虑到氨基酸的共识疏水性、?-螺旋的趋势、一个电源在?-螺旋的N末端、骨干二面角概率、金属结合倾向参数、平均远距离接触和序列复杂度对蛋白质结构和功能的影响,选取并融合这些特征参数来表征蛋白质序列,得到蛋白质序列的多维特征向量。通过蛋白质折叠速率实验值与蛋白质的特征向量之间建立多元核非线性回归模型,计算了29个二态蛋白质和35个多态蛋白质的折叠速率预测值。经jack-knife检验,二态蛋白质、多态蛋白质的折叠速率与这些特征参数之间有很好的相关性,印证了这些特征值影响不同折叠类型蛋白质的折叠速率。