甲型H1N1流感病毒三维空间结构预测
来源:     发布日期:2020/06/05 15:54:56  浏览次数:

甲型H1N1流感病毒三维空间结构预测

Three-Dimensional Structure Prediction of Influenza A (H1N1) Virus

DOI:10.3969/j.issn.1673-1689.2014.05.007

中文关键词: 3DHP模型 改良的遗传算法 距离矩阵 相关性分析

英文关键词: 3DHP model, optimization of genetic algorithm, distance matrix, correlation analysis

基金项目:

作者

单位

靳佩轩

江南大学 理学院江苏 无锡 214122

高洁

江南大学 理学院江苏 无锡 214122

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中文摘要:

采用从头计算思想,用改良的遗传算法对甲型H1N1流感病毒的蛋白质空间结构进行预测研究。基于蛋白质空间结构的HP模型,构建甲型H1N1流感病毒蛋白质空间结构的3DHP模型,并利用改良的遗传算法找到最小自由能结构,从而预测得到甲型H1N1流感病毒蛋白质三维空间结构。利用蛋白质空间结构数据建立距离矩阵,通过相关性分析和显著性检验,表明预测结构与已知结构存在高度的一致性。该模型提供了一种快速预测甲型H1N1流感病毒结构的方法。

英文摘要:

Basing on the HP model of protein spatial structure, this paper searches the protein three-dimensional structure of the influenza A(H1N1) virus according to the method of ab initio. This paper establishes the 3DHP model of the Influenza A(H1N1) virus protein spatial structure and uses the improved genetic algorithm to find the structure with minimum free energy, aiming at predicting the influenza A(H1N1) virus protein three-dimensional structure. Before correlation analysis and significance test, protein spatial structure data establishes distance matrices. The significance is to illustrate the highly consistent relationship between prediction structure and known structure. The model provides a quick method to predict the spatial structure of the influenza a (H1N1) virus.

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