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摘 要：在蛋白质结构预测算法中同源建模被认为是当前最成功的预测算法,文中指出了同源建模算法存在的缺陷,并且针对这一缺陷设计出改进算法.基于结构信息的目标模板比对算法,对搜索敏感度和比对准确度等方面有所提高.

关 键 词：同源建模；序列比对；结构比对

中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1007-9599　（2012）　19-0000-02

1同源建模算法

同源建模算法的主要理论依据是高度保守的同源蛋白质三级结构,所以通过这点可以从已知蛋白质的空间结构推测出目标蛋白质的空间结构.同源建模可以概括为模板查找、目标-模板比对、建模和检查优化等四个步骤.

模板查找：要使用同源建模方法,我们至少需要知道一个已知三维结构的蛋白质作为目标序列的比对模板.我们将目标序列与从PDB（蛋白质数据库）中提取出的序列数据库进行比较来确定能否用同源建模方法来预测.这可以使用序列比较软件实现,如FastA、BLAST和PSI-BLAST等.

目标-模板比对：既然我们已经得到目标序列的比对模版,那么构造目标-模板的序列比对就是我们下一步需要得到的输入数据.而序列比对也作为研究很多其他问题的前提和基础,最终结果在很大程度上要受序列比对结果的影响,可以说它是同源建模方法的核心所在.而目前构建序列比对的方法大概有以下几类：双序列比对：指只从序列信息构造两条序列的比对算法,这类算法的代表有基于动态规划算法的局部比对算法（如Smith-Waterman）和全局比对算法（如Needleman-Wunch）、启发式算法（