1、從蛋白質的氨基酸序列預測蛋白質三維結構是當前生物信息學領域中的一個非常具有挑戰(zhàn)性的問題。而蛋白質側鏈預測是蛋白質結構預測以及蛋白質設計中非常重要的子問題。
　　 本文提出一種基于隱馬爾科夫模型的蛋白質側鏈建模技術,構建了側鏈的基于序列和基于序列骨架的兩個模型?；谛蛄械膫孺溎Ｐ鸵园被岽鳛橹饕挠^測數(shù)據(jù)；而基于序列骨架的側鏈模型則再增加骨架扭轉角作為主要觀測數(shù)據(jù),建立觀測數(shù)據(jù)到側鏈構象的對應關系。通過精心選擇的訓練集,對上述兩

2、個模型進行訓練。訓練完成后的兩個模型就可以通過采樣產(chǎn)生針對某個氨基酸串的側鏈旋轉異構體庫。與流行的建模方法比較,經(jīng)采樣得到的旋轉異構體庫更加接近于天然構象。
　　 根據(jù)本文提出的兩個模型分別產(chǎn)生的旋轉異構體庫,我們分別將其應用到流行的側鏈預測系統(tǒng)中,并與現(xiàn)有兩種蛋白質側鏈預測領域的權威方法進行了多角度的比較。與基于傳統(tǒng)的骨架相關旋轉異構體庫的側鏈預測結果相比,在預測精度上有了一定的提高。
　　 綜合實驗表明,基于序列相關