基于HP模型的大麻素受体CB2折叠研究

Cannabinoid receptor Type 2(简称CB2)是大麻素受体的一种亚型,因为其无中枢神经副作用,不会产生成瘾性及耐受性,显示出了非常好的开发前景和潜在的应用价值。其作为免疫调节剂、神经保护剂和抗癌药等将具有巨大市场价值。目前,CB2蛋白的空间结构还未被测定出来,对于CB2的折叠问题研究也开展的较少,为了研究大麻素受体亚型蛋白CB2的折叠问题以及方便更多的研究人员对CB2空间结构和相关药理特性的研究,本文提出了一种基于HP模型的折叠求解方法。通过使用回溯机制和蒙特卡罗方法对此优化问题进行求解,算法可有效的在全局范围内进行寻找最优解,避免了掉入局部最优问题。实验结果表明,本文方法获取的CB2蛋白空间构象具有较低的能量值,折叠情况较好。