2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩57頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、蛋白質(zhì)的折疊預(yù)測(cè)就是由蛋白質(zhì)的氨基酸序列預(yù)測(cè)其三維空間結(jié)構(gòu),是生物信息學(xué)中的重要研究課題之一。目前針對(duì)該問(wèn)題普遍的做法是采用簡(jiǎn)化分子模型,應(yīng)用更高效的搜索方法。 HP非格模型是一種有效的預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)折疊的簡(jiǎn)化模型,它主要考慮蛋白質(zhì)殘基的疏水作用力為折疊的主要驅(qū)動(dòng)力,能比較真實(shí)的反應(yīng)蛋白質(zhì)分子的折疊構(gòu)象。遺傳算法和模擬退火算法適用于求解全局優(yōu)化問(wèn)題,在蛋白質(zhì)折疊預(yù)測(cè)中也得到較多的應(yīng)用。 本文針對(duì)遺傳算法和模擬退火算法的缺點(diǎn),

2、以及HP非格模型構(gòu)象空間龐大、多變量多極值的特點(diǎn),將這兩種算法結(jié)合起來(lái),構(gòu)造了一種混合遺傳模擬退火算法。通過(guò)對(duì)適應(yīng)度函數(shù)、選擇算子采用改進(jìn)方式來(lái)增強(qiáng)群體差異;并提出一種結(jié)合進(jìn)化代數(shù)和種群平均適應(yīng)度的自適應(yīng)交叉變異率以?xún)?yōu)化交叉變異操作,防止早熟收斂;同時(shí)為了提高退火操作的效率采用了高效的降溫方式和接收準(zhǔn)則。 最后通過(guò)裴波拉契數(shù)列和兩條真實(shí)蛋白質(zhì)序列來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證本文算法的有效性。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出本文算法較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出了序列構(gòu)象,得

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論