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A database assisted protein structure prediction method via a swarm intelligence algorithm

机译：基于群智能算法的数据库辅助蛋白质结构预测方法

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The complex and rugged potential energy landscape has made protein structure prediction a challenging task in computational biology. Here, we propose an efficient protein structure prediction method combining both template-based and template-free methods. Specifically, the initial protein conformations can be built by a non-redundant protein database and random sampling method with constraints of the secondary structure of the proteins. Three different structure evolution methods including improved particle swarm optimization (PSO) algorithm, random perturbation and fragment substitution are employed to update the protein structures while keeping the secondary structures the same. The present method is benchmarked on several known protein structures with distinct folding patterns, including α proteins, β proteins and αβ proteins. The high success rate and the accuracy of the results demonstrate the reliability of this method.
机译：复杂而崎potential的势能格局已使蛋白质结构预测成为计算生物学中的一项艰巨任务。在这里，我们提出了一种有效的蛋白质结构预测方法，该方法结合了基于模板的方法和无模板方法。具体而言，初始蛋白质构象可以通过非冗余蛋白质数据库和具有蛋白质二级结构约束的随机采样方法来构建。采用三种不同的结构演化方法，包括改进的粒子群优化（PSO）算法，随机扰动和片段替代来更新蛋白质结构，同时使二级结构保持不变。本方法以几种已知的具有不同折叠模式的蛋白质结构为基准，包括α蛋白，β蛋白和αβ蛋白。高成功率和结果准确性证明了该方法的可靠性。

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