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蛋白質能量模型的不精確性導致數學上的最優解并不一定對應其穩定的夭然態結構，冋時其巨大的構象空間使得現有方法也極易收斂到局部最優解。針對蛋白質結構能量模型不精確和高維構象空間采樣可靠性低的問題，在進化算法的基礎，提出了一種基于二面角相似度的蛋白質構象多模態優化方法。首先，執行模態探測，將 Rosetta粗粒度能量模型作為篩選高質量新個體的標準，進行種群更新，増加種群構象的多樣性;然后，建立二面角相似度模型，用于評價不冋構象間的相似程度，以滿足多模態優化算法中相似亼體快速判定的要求，并基于排擠更新策略實現模態増強，獲得結構更為合理的構象。10個測試蛋白質的實驗結果表明：所提算法能夠達到較高的預測精度，并且可以使種群具有良好的模態分布，得到盡可能多的高質量局部極值解，從而獲得一些較好的蛋白質亞穩態結構。
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