中文引用格式： 徐勝超，楊波，王宏杰，等. 基于云計算的蛋白質折疊空間結構預測[J]. 電子技術應用，2024，50(8)：10-16.
英文引用格式： Xu Shengchao，Yang Bo，Wang Hongjie，et al. Cloud computing based spatial structure prediction of protein folding[J]. Application of Electronic Technique，2024，50(8)：10-16.
引言
蛋白質定義為由共價鍵實現(xiàn)若干種氨基酸相連的多肽鏈，是生命活動不可缺少的重要物質[1-2]，因其高度參與，方使生命體具有活性[3]。分析蛋白質結構與功能對揭秘生物生命奧秘具有極其顯著的研究意義[4-6]。
蛋白質分子具有較高的復雜度，直接通過能量函數(shù)確定蛋白質分子能量與結構的關系描述難以實現(xiàn)[7]，因此，各種優(yōu)化算法應運而生。謝騰宇等人[8]為了準確確定蛋白質折疊空間結構，設計了兩步構象空間搜索框架，該方法雖具有較好的局部搜索性能，但數(shù)據(jù)處理量很高，難以取得突出的數(shù)據(jù)處理效率。包晨等人[9]構建的多尺度卷積和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型能夠充分捕獲氨基酸序列局部以及長程特征信息，將其作為多層雙向長短期記憶網(wǎng)絡的輸入，實現(xiàn)蛋白質折疊空間結構的確定。徐勝超[10]提出基于云計算的蛋白質折疊模擬計算，研究了PERM算法的運行流程和面向MapReduce的子任務劃分方式。上述方法在蛋白質折疊空間結構預測上是可行的，但受優(yōu)化算法以及網(wǎng)絡訓練參數(shù)量的影響，使得蛋白質折疊空間結構預測計算量較高，面對龐大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理量，如何提高算法執(zhí)行效率成為當下急需解決的問題。
云計算技術采用虛擬化技術，能高效地聚集多個物理節(jié)點并行化方式實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理，在高性能科學計算領域得到了廣泛的認可[11-12]。因此，本文提出基于云計算的蛋白質折疊空間結構預測方法，本文云計算平臺的軟件在版本上比文獻[10]已經(jīng)提高了很多，在精準獲取蛋白質構象的同時提高算法的運行效率。
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作者信息：
徐勝超，楊波，王宏杰，毛明揚，蔣金陵，蔣大銳
（廣州華商學院 數(shù)據(jù)科學學院，廣東 廣州 511300）
