[发明专利]基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法

摘要

本发明公开了一种基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法。该方法应用ABEEMσπ浮动电荷力场能量模型进行研究，模拟及计算蛋白质系统的态密度的主从模式采用MPI并行程序算法进行计算；所述主从模式是指在N个分进程中，其中分进程1为主进程，其余都为子进程。本发明采用主从模式的MPI并行程序算法，有效加快了模拟和计算蛋白质系统态密度的速度；在计算过程中，通过引入具有适应特点的更新修正因子，进一步提高了计算的精度和速度，可应用于研究蛋白质折叠热力学过程及其致病机理。

主权项

一种基于随机模拟的折叠病致病机理的分析方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)确定蛋白质能量模型和能量区间：应用ABEEMσπ浮动电荷力场能量模型进行研究，然后使用全局优化算法获得蛋白质能量区间；在ABEEMσπ模型中，分子总能量表示为：EABEEMσπ＝Eb+Eθ+Eφ+Eimptors+EvdW+Eelec其中，Eb为键伸缩振动势能；Eθ为键角弯曲振动势能；Eφ和Eimptors分别为二面角扭转势能和非共面扭转势能；EvdW、Eelec均为非键作用势能；步骤(1)中所述ABEEMσπ模型中，将分子体系划分为原子区域、化学键区域及孤对电子区域；孤对电子位点处于距离原子共价半径处；(2)确定蛋白质能量区间的分段方式：对步骤(1)的蛋白质能量区间进行离散化处理，若取k个能量bin区间值，则对[Emin,Emax]平均划分k个bin区间，用每个bin区间中间的一个能量值代表能量区间值；(3)模拟及计算蛋白质系统的态密度：所述的模拟及计算蛋白质系统的态密度的主从模式采用MPI并行程序算法进行计算；所述主从模式是指在N个分进程中，分进程1为主进程，其余都为从进程；步骤(3)中所述主进程的算法采用如下步骤进行：S1:初始化系统的态密度的对数S(E)＝lng(E)＝0，直方图H(E)＝0，Emin≤E≤Emax；修正因子df＝1，总步数计数器s＝1；S2:t＝1；S3:在主进程中，对步骤(1)的ABEEMσπ模型进行随机变动，得到新的模型，计算能量Enew，根据Metropolis准则确定新模型被接受的概率：简称为MCS步，t＝t+1；P(old→new)=min(1,e-[S(Enew)-S(Eold)])]]>若接受新模型，则：S(Enew)＝S(Enew)+df,H(Enew)＝H(Enew)+1；否则就：S(Eold)＝S(Eold)+df,H(Eold)＝H(Eold)+1；S4:经过tmax次MCS后，所有进程间相互通信，主进程收集所有从进程的Stmp(E)和Htmp(E)并累加计算出全局的S(E)和H(E)，即S(E)＝S(E)+所有从进程的Stmp(E)，H(E)＝H(E)+所有从进程的Htmp(E)，然后将全局的S(E)和H(E)的广播给所有从进程；S5:改变修正因子df＝ln(s+tmax)‑ln(s)、总步数计数器s＝s+tmax，再返回到S2继续迭代，直到进程终止条件求得S(E)进而得到蛋白质系统的相对的态密度g(E)＝eS(E)；