基于粒子群的分子对接算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·分子对接背景及意义 | 第11页 |
| ·计算机辅助药物设计 | 第11-13页 |
| ·优化算法 | 第13页 |
| ·分子对接的物质基础 | 第13-14页 |
| ·本文工作介绍 | 第14-15页 |
| 2 分子对接基本原理 | 第15-20页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·分子对接原理 | 第16-18页 |
| ·原理简单概述 | 第16页 |
| ·分子对接模型表达 | 第16-17页 |
| ·分子对接的方法 | 第17-18页 |
| ·分子对接研究热点 | 第18-19页 |
| ·构象搜索算法 | 第18-19页 |
| ·分子对接中计算机模型 | 第19页 |
| ·应用最广泛的分子对接软件之一AutoDock | 第19-20页 |
| 3 分子对接中的优化算法 | 第20-30页 |
| ·优化理论概述 | 第20-23页 |
| ·最优化方法 | 第20页 |
| ·标准形式 | 第20-21页 |
| ·最优化方法的分类 | 第21-23页 |
| ·进化计算之遗传算法 | 第23-26页 |
| ·遗传算法概述 | 第23-24页 |
| ·遗传算法原理 | 第24-26页 |
| ·粒子群算法 | 第26-30页 |
| 4 粒子群优化算法的变种 | 第30-37页 |
| ·带有惯性因子的粒子群算法(PSOw) | 第30-31页 |
| ·约束因子的粒子群算法(PSOcf) | 第31页 |
| ·邻域模型的粒子群算法(PSO-local) | 第31-32页 |
| ·标准粒子群算法 | 第32页 |
| ·统一的粒子群算法(UPSO) | 第32-33页 |
| ·全信息的粒子群算法(FIPS) | 第33页 |
| ·基于适应值距离比的粒子群算法(FDR-PSO) | 第33页 |
| ·相互协助的粒子群算法(CPSO-H) | 第33页 |
| ·广泛学习的粒子群算法(CLPSO) | 第33-35页 |
| ·处理分子对接的SODOCK | 第35-37页 |
| 5 实验与结果分析 | 第37-48页 |
| ·AutoDock问题表述 | 第37-38页 |
| ·算法实现与运行环境 | 第38页 |
| ·参数设置与数据准备 | 第38-40页 |
| ·结果与分析 | 第40-48页 |
| ·搜索能力 | 第40-44页 |
| ·对接精度 | 第44-48页 |
| 6 蛋白质与多肽对接 | 第48-53页 |
| ·蛋白质与多肽的对接意义 | 第48-50页 |
| ·与已发表的算法的比较 | 第50-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
