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目前應(yīng)用的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)的算法 1. 2. 3. 同源預(yù)測(cè)(一級(jí)結(jié)構(gòu)決定高級(jí)結(jié)構(gòu) 結(jié)構(gòu)與結(jié)構(gòu)相對(duì)比（DALI算法） 當(dāng)前最先進(jìn)的結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)方法： 結(jié)構(gòu)類識(shí)別（fold recognition） 先建立一個(gè)已知的結(jié)構(gòu)類數(shù)據(jù)庫(kù)（fold library，將待測(cè)序列“穿過(guò)”該數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成的座 標(biāo)，并根據(jù)事先確定的物理限制，逐個(gè)位置移動(dòng) （threading， sequence-structure alignment ，并 一個(gè)函數(shù)（sequence-structure fitness alignment 判斷序列與結(jié)構(gòu)類的符合程度，找出未知序列在 目標(biāo)結(jié)構(gòu)上的能量最優(yōu)和構(gòu)象最穩(wěn)固的比對(duì)位置。 對(duì)計(jì)算機(jī)要求很高。 Cn3D 2.5 顯示 1EQF A鏈三維結(jié)構(gòu) 十一、質(zhì)粒繪圖 winplas Plasmid processor DMUP beta Vector NTI Winplas 2.6 質(zhì)粒構(gòu)建

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