蛋白质在格子模型中改进的PERM算法

李小妹

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蛋白质在格子模型中改进的PERM算法

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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.

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来源
《计算机科学》 |2007年第7期|197-199|共3页
作者
李小妹;
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作者单位

广东工业大学计算机学院;

广州510006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
蛋白质折叠; 格子模型; PERM;

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