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基于改进的禁忌算法的蛋白质三维结构预测的综述报告
蛋白质是生命体中极为重要的分子，在细胞中具有多种生物学功能。其中最重要的特征是其三维结构。因此，预测蛋白质的三维结构一直是生物学、生物化学、药理学等领域的一个重要问题。预测蛋白质的三维结构是理解蛋白质如何发挥其功能、设计新药物、研究进化等生命科学领域的重要问题。禁忌搜索算法是许多三维蛋白质结构预测算法的核心思想之一。
禁忌搜索算法也称为禁忌搜索优化算法，是一种常用的求解优化问题的算法。它模仿大自然中的“禁忌搜索”；类似于人类不断试错的过程中，将某些“禁忌”或“限制”加以记录，从而避免重复的错误，并在运用经验的基础上寻找新的解决方法。禁忌搜索算法被广泛应用于解决各种优化问题，它可以在大量搜索空间中寻找最优解决方法，并可以克服局部最优、避免陷入死亡陷阱等问题。
禁忌搜索算法在蛋白质结构预测中的应用主要是基于能量函数的模拟退火算法、分子动力学模拟方法的改进和发展。由于蛋白质结构预测是一个高度非线性问题，而禁忌搜索算法有克服这种非线性问题的能力，因此许多学者选择将禁忌搜索算法应用于蛋白质结构预测。目前，禁忌搜索算法在蛋白质三维结构预测中已经得到了广泛的应用，并取得了不俗的成果。
基于禁忌搜索算法的蛋白质结构预测方法主要包括两种：序列与结构约束的禁忌搜索方法和三维禁忌搜索方法。前者主要用于基于已有蛋白质序列预测出其结构，而后者则是利用一些其他方法，如蒙特卡罗模拟、分子动力学、能量最小化等方法来确定蛋白质的结构。
目前，基于改进的禁忌搜索算法的蛋白质三维结构预测方法是一种非常热门的研究方向。该方法不仅扩展了禁忌搜索算法的应用范围，而且能够克服传统禁忌算法中存在的一些固有问题，如高维空间、耗时和局部最优等问题。改进的禁忌搜索算法如Lamarckiangeneticalgorithm(LGA)、paralleltempering(TP)等，在蛋白质三维结构预测中得到了良好的应用。其中，LGA算法可以全面利用已有的信息，提高搜索效率，而TP算法可以加速搜索过程，并提高搜索效果。此外，一些新型的启发式方法，如龟背模型、引力场模型等，也被结合到禁忌搜索算法中，以形成更加高效的禁忌搜索到达。
总之，禁忌搜索算法是蛋白质三维结构预测中的一种有效方法，其基于序列约束的优化、三维搜索、启发式函数等特点，可以有效提高蛋白质三维结构预测的准确率和效率。随着计算机技术和算法不断提升，禁忌搜索算法在蛋白质三维结构预测领域的应用也将进一步提升。