基于图着色算法的蛋白质结构预测的模型研究

This project put forward a new method of protein prediction, its basic idea is: first we turn the problem of protein structure prediction into a combinatorial optimization problem of graphical coloring, based on which Neural network, genetic algorithm and DNA calculation , set up a new model of integrated intelligent prediction of protein structure, and give the detailed methods and steps of this algorithm.

本项目中提出一种蛋白质结构预测的新方法，此方法的基本思想是：首先将一个蛋白质结构预测问题转化成一个关于图的着色的组合优化问题，然后在此基础上，结合神经网络、遗传算法与DNA计算等算法，建立一种综合性智能化蛋白质结构预测的新模型，并给出了这种算法的详细方法和步骤。

课题组首先将一个蛋白质结构预测问题转换成图论中的关于一个图的着色问题，然后在此基础上将诸如图论算法、神经网络、遗传算法，特别是DNA分子生物计算等算法，按照各自算法的优势与特点有效地结合起来，对蛋白质结构预测问题进行综合性的研究。另外，结合民族地区和民族院校实际，对具有特殊（蒙古人基因，特殊植物蓖麻，蒙医药）的基因蛋白质结构预测算法进行了研究。对图的优美标号、反幻标号、图的控制理论、图的诊断度、图的交叉数及超图理论等方面进行了研究。为其他图的算法研究提供了借鉴。以此项目为依托，培养了青年教师和研究生的科研能力，推动了我校图论学科的发展。