1、蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用與識(shí)別的研究是分子生物學(xué)領(lǐng)域的重要課題。由于實(shí)驗(yàn)測(cè)定蛋白質(zhì)復(fù)合物結(jié)構(gòu)比較困難，因此，通過計(jì)算機(jī)模擬預(yù)測(cè)分子間結(jié)合模式的對(duì)接方法受到極大關(guān)注。分子對(duì)接的最終目的是通過計(jì)算機(jī)模擬預(yù)測(cè)未知復(fù)合物結(jié)構(gòu)的受體和配體之間的結(jié)合情況。然而，在蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)對(duì)接中，體系原子數(shù)和自由度數(shù)的增加使模擬復(fù)合物形成中的構(gòu)象變化十分困難。另外，搜索過程可能產(chǎn)生數(shù)百萬的對(duì)接構(gòu)象，在用精細(xì)的能量函數(shù)打分之前，如何對(duì)這些結(jié)構(gòu)進(jìn)行初步篩選以得到盡可

2、能多的近天然構(gòu)象是目前方法研究中極具挑戰(zhàn)性的問題。
　　本文首先在深入研究蛋白質(zhì)對(duì)接理論的基礎(chǔ)上，給出了一種快速有效的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)對(duì)接方法，使用一種基于信息熵的蛋白質(zhì)對(duì)接演化模型，包括傳統(tǒng)對(duì)接模型的優(yōu)化目標(biāo)，以及由信息熵組成的目標(biāo)函數(shù)。信息熵用于衡量?jī)?yōu)化過程中最優(yōu)解出現(xiàn)在哪一個(gè)種群中的不確定性，隨著優(yōu)化過程向最優(yōu)解的逼近，這種不確定性逐步消除，伴隨著最優(yōu)解的達(dá)到熵減為最小值零，并通過研究用遺傳算法解決問題所用到的關(guān)鍵技術(shù)，提出了

3、基于多種群的遺傳算法解決蛋白質(zhì)對(duì)接問題的思想，用遺傳算法對(duì)該模型進(jìn)行了求解。
　　其次，在對(duì)蛋白質(zhì)對(duì)接結(jié)構(gòu)進(jìn)行過濾時(shí)，使用幾何匹配過濾結(jié)合界面殘基成對(duì)偏好性的雙重過濾技術(shù)，使篩選到的近天然結(jié)構(gòu)數(shù)目明顯增多，提高了對(duì)蛋白質(zhì)分子間識(shí)別預(yù)測(cè)的成功率；使用打分函數(shù)的目的，是在合理的時(shí)間內(nèi)對(duì)結(jié)構(gòu)做出有效評(píng)價(jià)，以區(qū)分出近天然構(gòu)象。很多對(duì)接算法所使用的打分函數(shù)是基于熱力學(xué)假設(shè)，即天然蛋白質(zhì)復(fù)合物的結(jié)構(gòu)是結(jié)合自由能最低的構(gòu)象。因此，發(fā)展一個(gè)計(jì)算快