[发明专利]一种实验数据辅助的自适应策略蛋白质结构预测方法

权利要求书

1.一种实验数据辅助的自适应策略蛋白质结构预测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

1)给定目标蛋白的序列信息；

2)根据目标蛋白序列从ROBETTA服务器上得到片段库文件，其中包括3片段库文件和9片段库文件；

3)根据目标蛋白序列从CASP网站下载SAXS实验数据，其中包括小角度X散射实验测定得到的蛋白质的散射向量q_exp，谱强度I_exp(q)，实验误差e_exp(q)；

4)设置参数：种群大小NP，算法的最大迭代代数G_max ，交叉因子CR，温度因子β，学习周期LP，第一种变异策略在第g代被选择的概率第二种变异策略在第g代被选择的概率第三种变异策略在第g代被选择的概率g表示当前的代数，第k种策略在第g代成功次数置迭代代数g＝0；

5)种群初始化：随机片段组装生成NP个初始构象C_i，i＝{1,2，…,NP}；

6)对种群中的个体C_i进行如下操作：

6.1)将C_i设为目标个体C_target，生成随机数pSelect，其中pSelect∈(0,1)；

6.2)若则从种群中随机选出三个互不相同的个体C_a1、C_b1和C_c1，分别从C_b1、C_c1中随机选择一个位置不同的9片段，分别替换C_a1对应位置的片段生成变异构象C_mutant,并把k置为1；

6.3)若则先从种群中选择一个能量最低的个体C_best，再从种群中随机选出两个互不相同的个体C_a2、C_b2，C_target≠C_a2≠C_b2≠C_best，分别从C_a2和C_b2中随机选择一个位置不同的3片段，分别替换C_best对应位置的片段生成变异构象C_mutant，并把k置为2；

6.4)若则从种群中随机选出两个互不相同的个体C_a3和C_b3，C_target≠C_a3≠C_b3，分别从C_a3、C_b3中随机选择一个位置不同的9片段，分别替换对应的位置片段生成变异构象C_mutant，并把k置为3；

6.5)对C_mutant进行一次片段组装生成新构象C_mutant′；

6.6)生成随机数pCR，其中pCR∈(0,1)，若pCR＜CR，则从C_target中随机选择一个3片段，替换到C_mutant′对应的位置的片段生成测试构象C_trial，否则直接把C_mutant′记为C_trial；

6.7)利用FoXS服务器分别计算出C_target和C_trial的散射向量q_target、q_trial，谱强度I_target(q)、I_trial(q)，实验误差e_target(q)、e_trial(q)；

6.8)根据公式(1)计算C_target和C_trial的模型相似性差，其中N代表散射向量的数量，和分别代表第n个散射向量对应的SAXS实验的谱强度、FoXS服务器计算得到的C_target谱强度和C_trial谱强度；

6.9)若S＜0，则保留C_target；

6.10)若S＞0，利用Rosetta score3能量函数计算C_target、C_trial的能量score3(C_trial)、score3(C_target)，如果score3(C_trial)score3(C_target)，则C_trial替换C_target，否则按照概率以蒙特卡洛准则接收构象，若接收构象，则

7)当gLP时，根据公式(2)更新变异策略选择的概率c是一个很小的常数：

8)g＝g+1，迭代运行步骤5)～7)，至gG_max为止；

9)输出Rosetta score3最低的构象为最终结果。