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摘要:
针对蛋白质高维构象空间搜索问题,提出一种基于副本交换的局部增强差分进化蛋白质结构从头预测方法(RLDE).首先,采用基于知识的Rosetta粗粒度能量模型显著降低构象空间优化变量维数;其次,引入基于片段库知识的片段组装技术进一步减小构象搜索空间,有效避免搜索过程中的熵效应;此外,在每个副本层设置构象种群,采用差分进化算法对种群进行更新,然后利用Monte Carlo算法对种群做局部增强,以此得到全局和部分局部最优构象.综上,RLDE利用差分进化算法较强的全局搜索能力可以对构象空间进行有效的全局搜索;借助Monte Carlo算法局部搜索性能对构象空间局部极小区域进行更为充分的采样;副本交换策略保证了副本层中种群的多样性,同时能够增强算法跳出局部极小的能力,从而使得算法对构象空间的搜索能力进一步增强.15个目标蛋白测试结果表明,所提方法能够有效地对构象空间采样,得到高精度的近天然态蛋白质构象.
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综述
一种新局部搜索策略的差分进化算法
差分进化
局部搜索
替换策略
基于GEP-BP网络集成的蛋白质二级结构预测方法研究
蛋白质
二级结构
基因表达式编程
神经网络集成
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于副本交换的局部增强差分进化蛋白质结构从头预测方法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 从头预测 蛋白质结构预测 副本交换 Monte Carlo 片段组装 差分进化算法
年,卷(期) 2017,(5) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 211-217
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 6987字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.05.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李章维 浙江工业大学信息工程学院 33 120 6.0 9.0
2 张贵军 浙江工业大学信息工程学院 68 419 12.0 15.0
3 郝小虎 浙江工业大学信息工程学院 7 23 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
从头预测
蛋白质结构预测
副本交换
Monte Carlo
片段组装
差分进化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
论文1v1指导