| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 结构安排 | 第13-16页 |
| 第2章 基础知识 | 第16-24页 |
| 2.1 蛋白质能量模型 | 第16-18页 |
| 2.1.1 蛋白质粗粒度模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 Rosetta粗粒度模型 | 第17-18页 |
| 2.2 差分进化算法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 简介 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基本流程 | 第19-20页 |
| 2.3 蛋白质结构预测关键技术 | 第20-23页 |
| 2.3.1 片段组装策略 | 第21页 |
| 2.3.2 蒙特卡罗 | 第21-22页 |
| 2.3.3 副本交换策略 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于副本交换的群体构象优化算法 | 第24-32页 |
| 3.1 算法描述 | 第24-27页 |
| 3.1.1 基本Rosetta | 第24-26页 |
| 3.1.2 REDE算法 | 第26-27页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第27-30页 |
| 3.2.1 实验环境及测试材料准备 | 第27-28页 |
| 3.2.2 实验结果 | 第28-29页 |
| 3.2.3 分析与讨论 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 基于距离谱知识的蛋白质结构从头预测方法 | 第32-44页 |
| 4.1 距离谱及距离接收概率 | 第32-35页 |
| 4.1.1 片段库的构建 | 第32-33页 |
| 4.1.2 距离谱的构建 | 第33-34页 |
| 4.1.3 基于距离谱的诱导构象距离模型及距离接收概率 | 第34-35页 |
| 4.2 DPKM算法描述 | 第35-38页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第38-43页 |
| 4.3.1 实验环境及测试材料准备 | 第38-39页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第39-41页 |
| 4.3.3 分析与讨论 | 第41-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 总结 | 第44页 |
| 5.2 展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第50-51页 |