【摘 要】
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蛋白质结构预测问题一直是生物信息学中的重要问题。基于疏水极性模型的蛋白质二维结构预测问题是一个典型的NP难问题。目前疏水极性模型优化的方法有贪心算法、粒子群算法、
【机 构】
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苏州科技大学电子与信息工程学院,苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61772357,No.61672371,No.61502329,No.61876217);江苏省“333工程”科研项目,六大人才高峰项目(No.DZXX-010);苏州市科技项目(No.SNG201610,No.SYG201704);苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室项目
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蛋白质结构预测问题一直是生物信息学中的重要问题。基于疏水极性模型的蛋白质二维结构预测问题是一个典型的NP难问题。目前疏水极性模型优化的方法有贪心算法、粒子群算法、遗传算法、蚁群算法和蒙特卡罗模拟方法等,但这些方法成功收敛的鲁棒性不高,容易陷入局部最优。由此本文提出一种基于强化学习的HP模型优化方法,利用其连续马尔可夫最优决策与最大化全局累计回报的特点,在全状态空间中,构建基于能量函数的奖赏函数,引入刚性重叠检测规则,充分挖掘生物序列中的全局进化关系,从而进行有效与稳定的预测。本文以3条经典论文序列和5条Uniref50序列为实验对象,与贪心算法和粒子群算法分别进行了鲁棒性、收敛性与运行时间的比较。贪心算法只能在62.5%的序列上进行收敛,本文方法能在5万次训练后稳定的在所有序列上达到了收敛。与粒子群算法相比,两者都能找到最低能量结构,但本文的运行时间较粒子群算法降低了63.9%。
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