【摘 要】
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随着生命科学领域的飞速发展，越来越多的研究人员和研究机构参与到生命科学的研究中。蛋白质的三级结构是蛋白质的空间构象，是理解和认识蛋白质生物学功能的关键。蛋白质三维结构通常采用实验的方法来测定。然而，实验的方法通常耗时耗力，且花费不菲。因此，通过计算机设计相应的算法，以序列为起点，蛋白质三维结构为目标的蛋白质结构预测是生物信息学亟待解决的一个关键问题。本文对以下几个方面做了研究： 1)本文分析了蛋
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随着生命科学领域的飞速发展，越来越多的研究人员和研究机构参与到生命科学的研究中。蛋白质的三级结构是蛋白质的空间构象，是理解和认识蛋白质生物学功能的关键。蛋白质三维结构通常采用实验的方法来测定。然而，实验的方法通常耗时耗力，且花费不菲。因此，通过计算机设计相应的算法，以序列为起点，蛋白质三维结构为目标的蛋白质结构预测是生物信息学亟待解决的一个关键问题。本文对以下几个方面做了研究：
1)本文分析了蛋白质结构预测的研究背景和意义，介绍了蛋白质结构预测的国内外研究现状、蛋白质相关基础知识、基于种群的进化算法相关基础、Rosetta及其能量函数的相关内容、二级结构以及Ramachan plot的相关知识。
2)设计并实现一种基于二级结构片段组装的群体蛋白质三维结构预测方法，在Rosetta的基础上加入了基于种群的元启发式算法，对目标蛋白的二级结构区域进行交叉以及片段组装，然后对目标蛋白的Loop区域进行扰动，最后通过能量函数选择优秀构象进行下次迭代。六个测试蛋白的实验结果表明本文所提出的算法可以获得比Rosetta能量更低，RMSD更小的构象。
3)设计并实现了一种Loop区域重要性采样的蛋白质结构预测方法，通过对Loop区域的交叉以及变异、利用拉氏图的信息对Loop区域进行重采样来改善Loop区域的结构。同时在随机排序选择策略中引入了二级结构相似度指标来保留二级结构好的构象进入下一次迭代。28个测试蛋白的实验验证RSDE可以采样得到结构更为合理，RMSD更小的近天然态结构。
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