[发明专利]药物筛选中基于深度哈希的配体分子指纹生成方法有效

专利信息
申请号: 201611178270.7 申请日: 2016-12-19
公开(公告)号: CN106777986B 公开(公告)日: 2019-05-21
发明(设计)人: 吴建盛;尹新宇;胡海峰 申请(专利权)人: 南京邮电大学
主分类号: G16C20/20 分类号: G16C20/20;G16C20/30;G16C20/70
代理公司: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 李湘群
地址: 210003 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 药物 筛选 基于 深度 分子 指纹 生成 方法
【权利要求书】:

1.一种药物筛选中基于深度哈希的配体分子指纹生成设计方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

步骤1:生成分子结构式图像文件;

步骤2:定义配体分子对的配对标记,即如果两配体分子与共同的药物靶标作用,则两分子之间的配对标记为1;若两分子分别与不同的药物靶标作用,则两分子之间的配对标记为0,

步骤3:训练DPSH深度哈希学习模型,包括:将配体分子对的两个配体分子的图像文件和配对标记作为DPSH深度哈希模型的输入,提取配体分子对的两个配体分子的图像文件和配对标记作为DPSH深度哈希学习模型,包括:将配体分子对的两个配体分子的图像文件和配对标记作为DPSH深度哈希模型的输入,提取配体分子结构深层次的特征,进行配体分子指纹自动编码,更新网络参数,训练DPSH深度哈希学习模型,使得配对标记为1的两个配体分子,通过模型生成的分子指纹尽可能相似;配对标记为0的两分子,其分子指纹之间差距较大;

步骤4:预测新配体分子的分子指纹。

2.根据权利要求1所述的一种药物筛选中基于深度哈希的配体分子指纹生成设计方法,其特征在于,步骤1通过现有分子软件读取配体分子SMILES,并调用软件中的构图函数,生成固定尺寸为300*300像素的配体分子结构式图像文件,用于表示配体分子的结构特征。

3.根据权利要求1所述的一种药物筛选中基于深度哈希的配体分子指纹生成设计方法,其特征在于,步骤3将步骤1得到的配体分子结构式图像进行预处理,转换成像素大小为224*224的图像形式,并结合步骤2生成的配对标记,一同输入DPSH深度哈希学习模型,提取配体分子结构深层次的特征,进行配体分子指纹自动编码,更新网络参数。

4.根据权利要求1所述的一种药物筛选中基于深度哈希的配体分子指纹生成设计方法,其特征在于,步骤4中当要预测新的配体分子的哈希指纹时,只需将配体分子的结构式图像输入DPSH深度哈希学习模型处理,就能在输出端得到指定长度的指纹向量。

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