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基于量子克隆选择算法的AB非格蛋白质折叠预测
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作者 田萍芳 吴俊 朱红兵 《武汉大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期144-148,共5页
将免疫克隆选择算法与量子算法相结合的混合量子免疫算法应用于处理多极值和多变量的蛋白质折叠问题中.在克隆选择算法中引入免疫记忆细胞并加入量子双链编码方式以增加其搜索到全局最优值的概率.由于该算法易陷入局部最优,为改善该算... 将免疫克隆选择算法与量子算法相结合的混合量子免疫算法应用于处理多极值和多变量的蛋白质折叠问题中.在克隆选择算法中引入免疫记忆细胞并加入量子双链编码方式以增加其搜索到全局最优值的概率.由于该算法易陷入局部最优,为改善该算法的性能而跳出局部最优解,将年龄算子引进到该算法中.实验结果表明,改进后的量子免疫算法在最低能量值和计算时间上与之前相比有明显的提高,而且年龄算子的加入在早熟收敛的改善上同样效果显著. 展开更多
关键词 量子算法 克隆选择 蛋白质折叠结构预测
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基于布谷鸟搜索算法的蛋白质能量优化 被引量:3
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作者 王庆喜 朱丽华 《浙江农业学报》 CSCD 北大核心 2017年第7期1216-1220,共5页
针对蛋白质折叠预测问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的蛋白质能量优化方法。该方法首先对原始布谷鸟搜索算法从多种群、进化策略和禁忌搜索等多个角度进行改进,提升了布谷鸟搜索算法的全局搜索能力;改进了布谷鸟搜索算法求解蛋白质... 针对蛋白质折叠预测问题,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的蛋白质能量优化方法。该方法首先对原始布谷鸟搜索算法从多种群、进化策略和禁忌搜索等多个角度进行改进,提升了布谷鸟搜索算法的全局搜索能力;改进了布谷鸟搜索算法求解蛋白质能量问题;取得了蛋白质能量的最小值或是可行值。对算法的仿真测试以及与其他算法的数据进行对比,证明本文蛋白质能量优化方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 蛋白质 能量优化 蛋白质折叠预测 布谷鸟搜索算法 多种群 禁忌搜索
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27类蛋白质折叠子的识别及其位点的统计分析
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作者 王春连 胡秀珍 《内蒙古工业大学学报(自然科学版)》 2010年第1期18-24,共7页
从蛋白质的氨基酸序列出发,采用"全体分类"的分类策略识别27类折叠子.当使用5种矩阵打分的方法识别27类折叠子时,预测结果并不理想,进一步使用了以矩阵打分方法得到的分值及氨基酸的二肽组分共同作为参数的离散增量算法,取得... 从蛋白质的氨基酸序列出发,采用"全体分类"的分类策略识别27类折叠子.当使用5种矩阵打分的方法识别27类折叠子时,预测结果并不理想,进一步使用了以矩阵打分方法得到的分值及氨基酸的二肽组分共同作为参数的离散增量算法,取得了较好预测效果.总的预测成功率达到了45.43%. 展开更多
关键词 打分矩阵 离散增量 蛋白质折叠预测
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Predicting intrinsic disorder in proteins: an overview 被引量:11
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作者 Bo He Kejun Wang +3 位作者 Yunlong Liu Bin Xue Vladimir N Uversky A Keith Dunker 《Cell Research》 SCIE CAS CSCD 2009年第8期929-949,共21页
The discovery of intrinsically disordered proteins (IDP) (i.e., biologically active proteins that do not possess stable secondary and/or tertiary structures) came as an unexpected surprise, as the existence of suc... The discovery of intrinsically disordered proteins (IDP) (i.e., biologically active proteins that do not possess stable secondary and/or tertiary structures) came as an unexpected surprise, as the existence of such proteins is in contradiction to the traditional "sequence →structure →function" paradigm. Accurate prediction of a protein's predisposition to be intrinsically disordered is a necessary prerequisite for the further understanding of principles and mechanisms of protein folding and function, and is a key for the elaboration of a new structural and functional hierarchy of proteins. Therefore, prediction of IDPs has attracted the attention of many researchers, and a number of prediction tools have been developed. Predictions of disorder, in turn, are playing major roles in directing laboratory experiments that are leading to the discovery of ever more disordered proteins, and thereby leading to a positive feedback loop in the investigation of these proteins. In this review of algorithms for intrinsic disorder prediction, the basic concepts of various prediction methods for IDPs are summarized, the strengths and shortcomings of many of the methods are analyzed, and the difficulties and directions of future development of IDP prediction techniques are discussed. 展开更多
关键词 PROTEIN intrinsic disorder prediction method
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