9、蛋白质建模与布谷鸟搜索算法的创新应用

蛋白质建模与布谷鸟搜索算法的创新应用

在生物信息学和计算机算法领域，蛋白质建模和数据聚类是两个重要的研究方向。本文将介绍一种基于散布搜索（Scatter Search）的蛋白质建模方法，以及一种受人工蜂群算法启发的改进布谷鸟搜索算法（ABC - M - CS）及其在聚类中的应用。

基于散布搜索的蛋白质建模

子集生成与解组合方法（SCM）

SCM 方法使用 RSet 生成子集。由于计算原因，该方法主要枚举大小为 2 的子集。通过交叉算子，将每个子集中候选解的信息进行组合，产生新的解。具体步骤如下：
1. 从父对齐中提取两个目标序列，并将它们的顺序间隙索引提取到向量中。
2. 在向量不同的间隙索引中选择交叉位置。
3. 将以较小索引结尾的向量与以较大索引开头的向量组合，得到的组合向量指定子目标序列中间隙的位置。
4. 对模板序列重复上述过程。
5. 使用 MODELELR 根据新的目标 - 模板序列构建相应的同源模型。

参考集更新方法（RSUM）

RSUM 方法使用 SCM 产生的种群更新参考集。新解在以下两种情况下被允许进入 RSET 并替换现有解：
- 如果考虑的解的适应度得分优于 HQRefSet 中最差解的得分，则替换它，并重新对更新后的 HQRefSet 按从优到劣排序。
- 如果考虑的解比 DivRefSet 中多样性最低的解更具多样性。

这个过程会一直重复，直到考虑完 SCM 生成的所有候选解。

实验结果与讨论

• 实验过程 ：通过预测存储在