一种基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法技术

一种基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法，包括以下步骤：首先针对蛋白质高维构象空间采样难题，采用一系列变换方法将ECEPP/3力场模型转换为单位单纯性约束条件下的递增射线凸函数；基于抽象凸理论，证明并分析给出了递增射线凸函数的支撑超平面集；然后，在差分进化群体算法框架下，基于群体极小化构象次微分知识构建下界低估支撑面；进而，通过低估支撑面极值点快速枚举方法，逐步减小构象采样空间以提高采样效率;同时，利用下界低估支撑面快速廉价地估计原势能模型能量值，有效减少势能模型目标函数的评价次数；最后，甲硫氨酸—脑啡肽(TYR1-GLY2-GLY3-PHE4-MET5)构象空间优化实例验证了本发明专利技术的有效性。本发明专利技术提供一种可靠性高、复杂性较低、计算效率高的基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于抽象凸下界估计的蛋白质结构预测方法，包括以下步骤：1）选取合适的力场模型，本专利技术采用ECEPP/3力场模型能量函数的表示形式如下：f1(x‾1,x‾2,···,x‾N‾)=Ebond+Eangle+Etorsion+Eelectrostatic+Evdw+Ehydrogen+Eother=Σb∈BONDkb2(b-b0)2+Σa∈ANGLEka2(a-a0)2+Στ∈T...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张贵军，邓勇跃，程正华，周晓根，姚春龙，张贝金，明洁，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：