【摘 要】
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蛋白质的功能主要由三维结构来决定,但通过实验的方式获取三维结构需要耗费大量人力物力.从头预测法即从氨基酸序列出发,通过模拟蛋白质折叠的过程,并用能量函数对中间构象进行评价,不断优化新构象的全局最小自由能,来期望计算生成足够相似于天然蛋白的结构.文中基于多目标智能优化的TRIOFOLD方法,基于ROSETTA、CHARMM、RWPLUS 3个能量函数,并利用多目标优化的方法来生成非支配集合,最后利用KNEE算法筛选得到最终结构.实验表明多目标TRIOFOLD算法能提供多样化的通过不同能量函数的均衡来评定最优
【机 构】
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上海交通大学图像处理与模式识别研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61725302,61671288,62073219)。
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蛋白质的功能主要由三维结构来决定,但通过实验的方式获取三维结构需要耗费大量人力物力.从头预测法即从氨基酸序列出发,通过模拟蛋白质折叠的过程,并用能量函数对中间构象进行评价,不断优化新构象的全局最小自由能,来期望计算生成足够相似于天然蛋白的结构.文中基于多目标智能优化的TRIOFOLD方法,基于ROSETTA、CHARMM、RWPLUS 3个能量函数,并利用多目标优化的方法来生成非支配集合,最后利用KNEE算法筛选得到最终结构.实验表明多目标TRIOFOLD算法能提供多样化的通过不同能量函数的均衡来评定最优
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