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　　基于结构域合并的蛋白质结构预测研究的中期报告 本研究旨在利用结构域合并的方法，预测蛋白质的三维结构。在前期研究中，我们首先收集了大量已知的蛋白质结构数据，对其进行域分析和域边界确定。然后，我们提取出每个蛋白质的不同域，并利用域间距离和相互作用的信息，计算不同域之间的关联程度。根据这些关联程度，我们将蛋白质的不同域合并成为一个整体的结构域模型。 在本阶段，我们主要开展了以下工作： 1. 建立结构域模型的可视化分析平台 为了更加直观地展示结构域的关系和蛋白质的结构特征，我们建立了一个在线的可视化分析平台。该平台可视化展示每个蛋白质的不同结构域，并能够通过交互式操作，实现不同域之间的合并和分离。 2. 测试结构域合并算法的预测能力 我们在测试数据集上进行了结构域合并算法的预测测试。该数据集包含了 12 个蛋白质的序列和其已知的结构数据。我们将这些蛋白质的序列输入到我们的结构域合并算法中进行预测，并将预测结果与已知的结构数据进行比对。实验结果表明，我们的结构域合并算法能够准确地预测出蛋白质的结构，并获得了较高的预测准确率。 3. 分析结构域合并算法的优化方法 在测试过程中，我们发现了结构域合并算法的一些瓶颈问题，例如当结构域数量较大时，算法的计算复杂度会急剧增加。因此，我们尝试了一些优化方法，以提高算法的效率和预测准确率。例如，我们对算法中的某些关键参数进行优化，得到了更加准确的预测结果。 4. 探索结构域合并算法的应用价值 基于我们所开发的结构域合并算法和可视化平台，我们进一步尝试将其应用于真实的生物数据分析中。例如，我们利用该算法预测了一种