[发明专利]一种配体小分子关键子结构筛选方法及装置在审
申请号: | 201810233519.2 | 申请日: | 2018-03-21 |
公开(公告)号: | CN108536999A | 公开(公告)日: | 2018-09-14 |
发明(设计)人: | 吴建盛;刘犇 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人: | 姚姣阳 |
地址: | 210003 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明涉及一种配体小分子关键子结构筛选方法及装置,采用基于配体的药物虚拟筛选方法,对海量的配体分子使用ECFP分子指纹对配体分子进行表征,每一位二进制编码对应了该配体分子是否具有特定子结构;采用基于加强的对偶多面体投影准则的LASSO的特征筛选方法,保留下与配体活性相关的关键子结构,用于后续的学习过程构建模型,并基于该方法建立相应装置。本发明能够去除掉大部分的不相关特征,不仅可以保留下与配体活性相关的关键子结构,另一方面在后续的学习过程中仅需要在小部分特征上构建模型,大幅提高模型的训练效率。 | ||
搜索关键词: | 子结构 配体 配体分子 学习过程 小分子 筛选 构建 二进制编码 分子指纹 特征筛选 训练效率 对配体 多面体 对偶 保留 除掉 投影 虚拟 | ||
【主权项】:
1.一种配体小分子关键子结构筛选方法,其特征在于:采用基于配体的药物虚拟筛选方法,对海量的配体分子使用ECFP分子指纹对配体分子进行表征,每一位二进制编码对应了该配体分子是否具有特定子结构;采用基于加强的对偶多面体投影准则的LASSO的特征筛选方法,保留下与配体活性相关的关键子结构,用于后续的学习过程构建模型,其主要包括如下步骤:步骤1:构建所需要的初始数据集Ds,所述的初始数据集Ds包括生成ECFP特征所需要的配体分子的SMILES表示,以及配体分子与药物靶标之间的产生活性作用的浓度值Standard Values,并求其十进对数的相反数作为生物活性response值;步骤2:给定初始数据集Ds,对初始数据集Ds进行处理,得到配体分子的ECFP特征即数据集Dt;步骤3:基于数据集Dt,基于EDPP LASSO方法的配体分子特征筛选;步骤4:基于鲁棒性选择(stability selection)方法的配体分子特征选择;步骤5:特征回溯,关键子结构可视化。
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