蛋白质在格子模型中改进的PERM算法

摘要：

PERM算法是当前蛋白质结构预测的格子模型优化算法中最为有效的一种算法,在该算法的基础上,我们提出了一种改进的增长算法IPERM.该方法简化了PERM算法中的权重计算公式,在遇到不同类型的残基时选用不同的上下限阈值以提高算法的有效性,并根据链长的大小使用不同的网格尺寸.实验结果表明,改进的增长算法使得HP序列在格子模型中能更快地找到其能量最低构象.

关键词：蛋白质折叠、格子模型、PERM

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东工业大学校科研和教改项目063011

在线出版日期：2007-10-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：197-199