[发明专利]基于分子指纹和深度学习的高通量药物虚拟筛选系统

摘要

本发明公开了一种基于分子指纹和深度学习的高通量药物虚拟筛选系统，包括深度学习模型在线建模子系统和在线虚拟筛选子系统。结合分子指纹和深度神经网络方法，建立高通量药物虚拟筛选系统，系统内置结构多样筛选库，实现在线自动建立深度学习模型和虚拟筛选，系统流畅，使用方便，帮助药物化学等从事药物发现人员针对自己的靶点进行快速筛选，获得潜在的活性化合物，加快药物发现。

主权项

1.一种基于分子指纹和深度学习的高通量药物虚拟筛选系统，其特征在于，包括深度学习模型在线建模子系统和在线虚拟筛选子系统；深度学习模型在线建模子系统包括在线建模模块和模型结果模块；在线建模模块根据用户选择的待建模型的类型、靶点、分子指纹和参数建立相应的模型，待建模型的类型包括定性的分类模型和定量的回归模型；模型结果模块用于显示模型列表以及单个模型详细信息，模型列表用于查看所有当前用户提交的模型信息，包括模型的编号、数据来源、靶点编号、模型类型、模型的创建时间、完成时间以及模型的状态；单个模型详细信息包括模型的参数以及模型的性能信息，可用于查看模型性能指数训练过程的变化情况；在线虚拟筛选子系统包括在线筛选模块和筛选结果模块；在线筛选模块先确定筛选模型和筛选库，再进行筛选，筛选模型通过输入模型编号或者在模型列表中点击跳转的方式确定，筛选库从已有的化合物库中确定，或从用户上传的化合物库中确定；筛选结果模块用于存储筛选列表和筛选详细信息，筛选列表用于查看筛选模型编号、筛选库名称、筛选模型特征，以及筛选的起止时间；筛选详细信息包括筛选出的化合物的打分和编号。