[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
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 | ||
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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