并行蚁群算法预测蛋白质骨架：CASP8/9应用与多能量函数融合

本文主要探讨了一种创新的并行蚁群优化算法在蛋白质骨架预测领域的应用，特别是针对从头预测蛋白质三维结构这一计算生物学难题。蛋白质骨架是构建三维结构的基础，而从头预测则是根据低同源关系的氨基酸序列预测其三维空间排列，这是一项极具挑战性的任务。 该研究者提出的算法利用了共享信息素的概念，结合现有的能量函数，通过并行处理不同能量项间的互补性质，寻找构建出具有最低能量的蛋白质骨架结构。这个过程涉及对候选构象进行自由能评估，最终选择能量最低且最接近天然蛋白质折叠状态的结构。这种融合多能量函数指导的并行搜索策略，有助于模拟蛋白质自然折叠的行为，体现出其在提高预测精度上的优势。 在CASP8和CASP9两个国际公认的蛋白质结构预测竞赛中，该方法展示了显著的效果。在CASP8的13个从头建模目标中，算法的模型1在其中两个目标上超过了竞赛的最佳结果，并在另外7个目标中排名前10。而在CASP9的29个目标中，算法候选集中有20个结构进入了Server组的前10名，模型1更是有11个进入前10，显示出算法在大规模数据集上的竞争力。 文章的创新之处不仅在于算法本身，还在于它如何实现不同搜索策略的并行融合，这对于非确定性算法解决类似优化问题提供了新的视角。通过《中国科学:信息科学》的平台发表，这表明了这种方法得到了学术界的认可，并有可能推动蛋白质结构预测领域的进一步发展。 这篇论文不仅介绍了并行蚁群算法在蛋白质骨架预测中的具体应用，还展示了其在实际竞赛中的优秀性能，以及对于理解蛋白质折叠机制的潜在贡献。这些研究成果对于蛋白质结构生物学、计算化学以及相关领域的研究者而言，提供了有价值的技术和理论支持。