基于改进粒子群的蛋白质结构预测算法研究

【摘要】随着基因组计划的顺利实施以及计算机技术的快速发展，大规模的基因组测序、基因预测以及注释已经完成，促成大量生物信息学数据库的建立，使得蛋白质结构预测的研究需求日趋迫切。当生物信息学研究进入了后基因组时代，蛋白质工程作为生物信息学的重要组成部分，也随之成为现代生物技术发展的前沿领域。蛋白质是生命活动的体现者，而生命活动则是生物体的重要特征。每个蛋白质分子都有其特有的氨基酸组成和排列顺序，只有当其折叠成正确的结构才能发挥正常的生物学功能，反之则可能造成疾病，所以研究蛋白质的稳定结构则显得尤为重要。如何找到更稳定的蛋白质结构，则成为蛋白质工程研究的重要问题，计算机技术则成为处理蛋白质分子超大数据的重要工具。蛋白质空间结构预测目前主要有两个难点，分别是如何建立一个计算上简单又能正确区分蛋白质天然结构与其它结构的能量函数，以及如何找到相应模型对应的能量函数最小值的全局优化方法。本文主要关注后者，以蛋白质结构预测为研究对象，并基于改进的粒子群优化算法，分别针对HP格点模型和AB非格点模型提出了三种不同的优化方法。其一是多重交叉变异的粒子群禁忌搜索算法（MCMPSO-TS）。该算法是基于三维HP格点模型，结合了遗传算法特有的交叉和变异技术，粒子群的简单通用局部搜索能力强的特点，以及禁忌搜索爬山能力强，可以实现全局优化的优势，提出的一种高效的搜索算法。同时还提出将标准的斐波那契数列和真实蛋白质序列用于格点模型进行计算，取得了较好的结果。其二是基于AB非格模型的改进遗传粒子群算法（GA-PSO）。该算法结合了单点的交叉变异，以及线性的交叉变异和含扰动因子的粒子群算法。通过结果比较取得了比单个算法更好的结果。其三是基于AB非格模型提出的另一种算法-改进的遗传、粒子群和禁忌搜索算法（PGATS）。该算法是采用加入了线性调整机制的遗传算法，含随机扰动因子的粒子群算法，以及带变异算子的禁忌搜索算法，提出的一种新算法。该算法对单个算法做了改进，取长补短，采用了多种调整机制，对较长序列的计算表现出一定的优势。本文针对蛋白质结构预测问题提出了三种混合算法，并采用斐波那契数列和真实蛋白质数列作为实验数据进行验证，取得了较好的实验结果，有效降低了相应模型对应的能量函数最小值，获得了更为稳定的蛋白质结构。
【作者】侯彩霞；
【导师】周昌军；
【作者基本信息】大连大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】蛋白质结构预测；MCMPSO-TS算法；PGATS算法；GA-PSO算法；

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