发明专利已授权

一种基于小生境重采样的多模态蛋白质结构预测方法

📄 申请号：CN201911197605.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-11-29

公开号

CN111180005B

公开日

2021-08-03

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16B15_20

IPC 分类号

G16B15_20 , G16B30_00 ,

技术画像

所属领域

蛋白质结构预测蛋白质结构预测生物信息学智能优化算法

应用场景

药物设计, 蛋白质功能研究, 生物医学研究, 酶工程

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摘要

一种基于小生境重采样的多模态蛋白质结构预测方法，在蒙特卡洛框架下，首先，使用初始的能量函数进行第一轮搜索；其次，以每次运行后得到的能量最低构象作为初始构象，在当前小生境内进行重采样；再次，根据重采样得到的构象信息计算小生境半径，并构造一个用于下一轮搜索的能量函数，以避免搜索到的构象重复陷入局部最优；最后，输出每次重采样过程中能量最低的构象作为最后预测结果。基于小生境重采样的多模态蛋白质结构预测方法能够缓解序列小生境方法难以确定半径的问题，从而增强采样能力，提高采样效率，提升预测精度。本发明提供一种预测精度较高的基于小生境重采样的多模态蛋白质结构预测方法。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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