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蛋白質(zhì)能量模型的不精確性導(dǎo)致數(shù)學(xué)上的最優(yōu)解并不一定對(duì)應(yīng)其穩(wěn)定的夭然態(tài)結(jié)構(gòu)，冋時(shí)其巨大的構(gòu)象空間使得現(xiàn)有方法也極易收斂到局部最優(yōu)解。針對(duì)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)能量模型不精確和高維構(gòu)象空間采樣可靠性低的問(wèn)題，在進(jìn)化算法的基礎(chǔ)，提出了一種基于二面角相似度的蛋白質(zhì)構(gòu)象多模態(tài)優(yōu)化方法。首先，執(zhí)行模態(tài)探測(cè)，將 Rosetta粗粒度能量模型作為篩選高質(zhì)量新個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行種群更新，増加種群構(gòu)象的多樣性;然后，建立二面角相似度模型，用于評(píng)價(jià)不冋構(gòu)象間的相似程度，以滿足多模態(tài)優(yōu)化算法中相似亼體快速判定的要求，并基于排擠更新策略實(shí)現(xiàn)模態(tài)増強(qiáng)，獲得結(jié)構(gòu)更為合理的構(gòu)象。10個(gè)測(cè)試蛋白質(zhì)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提算法能夠達(dá)到較高的預(yù)測(cè)精度，并且可以使種群具有良好的模態(tài)分布，得到盡可能多的高質(zhì)量局部極值解，從而獲得一些較好的蛋白質(zhì)亞穩(wěn)態(tài)結(jié)構(gòu)。
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