蛋白质折叠过程模型

蛋白质折叠过程模型研究一直是蛋白质折叠研究领域的热点课题．就这个问题,提出描述蛋白质折叠过程的拟蛇模型．并且提出一个新的概念,那就是所有蛋白质空间结构都可以通过2种类型函数构造出来,此外,还从理论方面来证明该模型是可行和正确的：通过与其他蛋白质折叠过程模型的对比实验,结果表明,拟蛇模型所构造的空间结构能量值最小、相似度最好．进而说明拟蛇模型在描述蛋白质折叠过程方面具有明显优势,开辟了研究蛋白质的一种新的途径．     

Personification algorithm for protein folding problem：Improvements in PERM

PERM is the most efficient approach for solving protein folding problem based on simple lattice model. In this article a personification explanation of PERM is proposed. A new version of PERM, population control algorithm with two main improvements is presented: one is that it is able to redefine the weight and its predicted value in PERM,and the other is that it is able to unify the calculation of weight when choosing possible branches. The improved PERM is more efficient than the previous version; specifically it can find the known lowest energy states for the four well-known difficult instances and is generally several to hundreds times faster than PERM. It is noteworthy that with the improved PERM we found new lowest energy configurations of three of the four difficult problems missed in previous papers.     

蛋白质构象与折叠行为的研究

蛋白质结构预测与蛋白质折叠是生命科学研究的核心问题之一,也是后基因时代推动生物学朝着定量化发展的重要方向之一,它是分子生物学中心法则还没有解决的一个重大生物学问题.简单介绍了蛋白质分子的结构特点,讨论了蛋白质分子构象研究的重点,即蛋白质结构预测与蛋白质折叠.重点介绍了拥挤环境对蛋白质构象的影响和蛋白质分子的力学性质,这是蛋白质分子构象研究的深入.这些介绍可以帮助我们更清楚地认识蛋白质分子.     

Determination of free energy of protein folding on liquid-solid interface

Based on the fact that the stoichiometric displacement model for retention of solute and the total adsorption free energy of solute on a solid surface can be divided into two components, net adsorption and net desorbed energies, a new principle and an equation for calculating the free energy of protein folding, △△GF, on the solid surface are proposed. With high-performance hydrophobic interaction chromatography (HPHIC), an experimental method for determining the △△GF is established. Lysozyme and α-amylase have been selected as examples to test the new method, and their △△GF on the HPHIC stationary phase surface are found to be much higher than that reported from a solution. In addition, the △△GF of the two proteins are found to increase with the concentration of denaturing agent employed. The average standard deviations, ±4.7% for lysozyme and ±3.0% for α-amylase, indicate that the new method has a satisfactory reproducibility and reliability.     

基于模拟退火算法的蛋白质空间结构预测

模拟退火是一种通用的启发式优化算法，将模拟退火思想用于求解蛋白质结构预测问题，计算结果表明利用SA算法得到的解优于目前常用的遗传算法和MonteCarlo方法．     

采用横向铁磁交互作用的随机场伊辛模型的量子退火算法

通过数值对角化分析瞬时基态和第一激发态,提出基于横向铁磁交互的量子退火的优势.采用贝特近似作为实际执行的算法,给出相应的模拟结果,并对传统量子退火、基于横向铁磁交互作用的量子退火和模拟退火算法的剩余误差进行比较.结果表明:所提算法能有效提高传统量子退火在随机场伊辛模型中的收敛速度;利用量子波动的选择空间可以有效实现量子退火的最佳性能.     

基于模拟退火算法营养膳食优选的研究

通过模拟退火算法实现对各种慢性疾病进行营养膳食配餐的快速优选,并且把研究结果在膳食系统中加以应用.对慢性疾病配餐算法的研究体现了营养学平衡膳食的科学原理和数学建模思想,实现了计算机与多学科的综合应用.     

应用于蛋白质折叠模拟的三种新蒙特卡罗方法的比较

新蒙特卡罗方法是一类随机算法的统称．这类算法已被应用于蛋白质折叠的模拟计算，并取得了较好的结果．该文将并行回火与遗传算法的混合算法、群体模拟退火方法以及群体模拟退火方法与遗传算法的混合算法这3种改进的蒙特卡罗方法应用到蛋白质折叠模拟计算，并就二维网格模型比较了这3种方法搜索最小能量构象的能力以及计算了得到最小能量构象所花费的时间．计算机模拟计算的结果表明，3种方法对于短序列蛋白质折叠结构的预测都较为有效，而群体模拟退火方法与遗传算法的混合算法则比其它两种算法所花费的计算时间要少，也就更为有效．     

模拟退火神经网络模型在地下水质评价中应用

采用模拟退火算法与神经网络相结合的方法建立了地下水水质评价的SA-BP神经网络模型,并对阜新新邱露天煤矿地下水水质进行了评价.结果表明,模拟退火算法具有快速学习网络权重和全局搜索的超强能力,有效地解决了BP算法的局部收敛的问题.应用此方法评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性等优点.     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段.针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法.使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的.     

蛋白质微秒级折叠过程的快速模拟

使用ff12SB力场和广义玻恩(GB Neck2)隐性水模型在GTX670 GPU上对4个蛋白质CLN025 (2ZEI)、MHA6(2I9M)、Trp Cage (1L2Y)、Villin (3TRW)的微秒级折叠过程进行了分子动力学模拟,2ZEI的折叠时间和均方根偏差为5.94 μs和0.897 ,2I9M的折叠时间和均方根偏差为0.191 μs和1.142 ,Villin的折叠时间和均方根偏差为4.23 μs和1.37 ,Trp Cage的折叠时间和均方根偏差为2.48 μs和0.63 。结果表明,蛋白质折叠模拟已经能够通过GPU计算在桌面计算机上实现。     

Efficient and reproducible folding simulations of the Trp-cage protein with multiscale molecular dynamics

Folding simulations are often time-consuming or highly sensitive to the initial conformation of the simulation even for mini protein like the Trp-cage. Here, we present a multiscale molecular dynamics method which appears to be both efficient and insensitive to the starting conformation based on the testing results from the Trp-cage protein. In this method the simulated system is simultaneously mod- eled on atoms and coarse-grained particles with incremental coarsening levels. The dynamics of coarse-grained particles are adapted to the recent trajectories of finer-grained particles instead of fixed and parameterized energy functions as used in previous coarse-grained models. In addition, the compositions of coarse-grained particles are allowed to be updated automatically based on the coherence during its history. Starting from the fully extended conformation and other several different conformations of the Trp-cage protein, our method successfully finds out the native-like conformations of the Trp-cage protein in the largest cluster of the trajectories in all of the eight performed simulations within at most 10 ns simulation time. The results show that approaches based on multiscale modeling are promising for ab initio protein structure prediction.     

模拟退火算法及其在非线性地学模型参数估计中的应用

分析了目前地理学研究中进行非线性模型参数估计的一些方法的局限,介绍了模拟退火算法的原理及基于Metropolis准则的算法,进行了实例的应用研究。研究结果表明,模拟退火算法是估计非线性模型参数的一种有效算法;在地理学的其它优化问题研究中也将同样有着重要的应用价值。     

进化算法的改进与应用

通过分析进化算法对全局收敛性的影响 ,本文提出用混沌模型构造一种随机开关 ,以此控制进化算法中的变异运算 ,同时将模拟退火用于进化算法的选择过程 ,从而增强算法的快速收敛性能 ,最后把改进的进化学习算法用于系统的参数辨识 ,取得了满意的结果     

小蛋白天然结构与折叠速度关系的分子动力学模拟研究

用分子动力学模拟方法研究了小蛋白天然结构集合与其折叠速度的关系．根据蛋白质内存在接触的不同定义方式．利用分子动力学模拟方法得到了10个小蛋白的一系列构象集合,分析了其拓扑参数与折叠速度的关系,并与PDB单构象的情况进行了比较．用含主链重原子的方式定义接触,所计算的结果较好,天然结构集合所计算的拓扑参数与蛋白质折叠速度的关系可以更真实地反映实际情况．     

改进模拟退火算法在图像配准中的研究

为了实现图像的配准，提卅了使用模拟退火算法求解2幅图像的最佳匹配参数，然后对待配准图像进行变换，从而达到配准目的．实验表明，该方法对平移、旋转的2幅图像具有较高的配准精度和初值鲁棒性，其中的改进算法，即单纯形一模拟退火算法可以使优化解不陷入局部极值而获得全局优化解，具有更高的配准精度，同时也大大提高了运算效率．     

改进的遗传模拟退火算法在TSP中的应用

在介绍遗传算法和模拟退火算法的理论基础上，分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点，提出了一种改进的遗传模拟退火算法。结合两种算法的优点，对其中的复制、交叉、变异操作进行了改进，并将该算法应用于TSP问题的求解之中。最后给出用该算法求解TSP问题的具体实现过程，并进行仿真实验，验证了该算法的有效性。     

串行生产系统中质量控制问题的最优化

作为应用质量控制领域中一个非常活跃也十分重要的研究方向 ,质量检验策略问题中的检验站配置及质量检验水平控制这两类特殊问题得到了充分的重视。基于现有研究 ,提出了质量检验策略问题的一般性模型 ,同时指出检验站配置问题及质量检验水平控制问题是一般性模型的特例。给出了用模拟退火算法求解问题的最优策略 ,并用一些实例加以分析讨论 ,所得结果更优     

高非线性水质模型参数最优化估值的改进遗传算法实现

遗传算法是一种具有全局搜索功能的进化算法,对解决水质模型参数最优化估值问题针对性强,但该算法存在着局部早熟收敛和收敛速度慢两个不足,因此目前在水质模型参数优化中的应用主要以具有解析解形式的简单模型为主,解决多维非线性度高的综合水质模型参数最优化问题效果不佳.本文在标准遗传算法(SGA)的基础上,建立改进的实编码混合遗传算法(IRHGA),通过设定目标函数最大控制因子,运用SA算法拉伸适应度值,串行混合单纯形直接搜索算法三项主要改进措施,达到改善算法在非线性响应曲面陡峭峰谷间搜索时,不丢失最优解空间和后期有效分辨最优适应度的效果.以测试函数Rastrigin为验证,得到了已知的最优结果.最后,以高非线性水质模型的参数优化估值问题为实例进行验证,结果表明,针对非线性度高的陡峭曲面搜索,具有避免局部早熟收敛的优点.优化搜索过程中,各搜索个体全局均匀分布,对有可能被陡峭峰谷掩盖的最优点位置都能进行搜索,并且,在搜索后期接近最优点附近时,搜索分辨率高,速度比改进前更快.优化后的水质参数代入模型中,模拟所得结果与给定的实测值间误差更小,实现了高维复杂水质模型多参数的同时优化功能.该算法对其他非线性优化问题同样具有较好的适用性.     

模拟退火算法的一种改进及其应用研究

针对连续函数全局优化问题提出了改进的模拟退火算法：采用新的解扰动策略,并将局部极小化过程引入模拟退火算法．数值试验证实了该算法的可行性及有效性．作为该方法的应用,计算了著名的Lennard-Jones簇问题,通过比较说明新方法可以提高精度及成功率;此外对脑啡肽的空间结构进行了预测,也得到了较好的结果．