改进的模拟退火算法在蛋白质结构预测中的应用及效果

该论文主要探讨了模拟退火算法在蛋白质结构预测领域的改进及其应用。蛋白质结构预测是一个复杂的问题，因为它涉及将氨基酸序列映射到三维空间中的精确折叠，这是一个多维且具有多个局部最优解的全局优化问题。传统的蛋白质结构预测方法受到缺乏有效全局优化策略的挑战。 论文的核心贡献在于提出了一种基于联合残基优化模型的新方法，将蛋白质结构预测视为一个连续变量的全局优化问题。这种方法强调了蛋白质结构的连续性，使得模拟退火算法能够更有效地搜索可能的结构空间。模拟退火算法是一种启发式搜索技术，通常用于解决复杂优化问题，它通过模拟热力学系统的冷却过程来探索解决方案空间。 在原模拟退火算法的基础上，作者对算法进行了针对性的改进，可能是通过调整温度控制、接受准则或搜索策略等，以适应蛋白质结构预测问题的特性。这种改进旨在提高算法的收敛速度和预测精度，确保在大规模搜索空间中找到更优解。 论文中提到的两个实例应用是脑啡肽和牛胰岛素B(D)链，这些是实际的蛋白质结构数据，用来验证改进后的模拟退火算法的效能。通过对这些蛋白质进行计算，结果显示该算法能够得出相对合理的结构预测结果，这表明其在实际问题上的可行性。 关键词"蛋白质结构预测"、"连续函数"和"全局优化"突出了研究的核心内容，而"模拟退火算法"则是实现优化的关键工具。中图分类号O224和TP399表明了这篇论文属于生物信息学和计算机科学的交叉领域，文献标识码A则表明其学术质量得到了认可。 总结来说，该论文是一项重要的科研成果，不仅提升了模拟退火算法在蛋白质结构预测中的应用效率，还为解决生物学中的全局优化问题提供了一种创新的方法，对于推动蛋白质结构预测技术的发展具有重要意义。