一种基于深度学习的蛋白质结构设计方法及装置

授权

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的蛋白质结构设计方法及装置，其方法包括：根据生物标志物确定靶向蛋白质的基因序列或分子晶体结构信息；将靶向蛋白质的基因序列或分子晶体结构信息输入到几何图神经网络模型中；利用训练好的几何图神经网络模型生成氨基酸序列；根据生成氨基酸序列和同源蛋白质构建蛋白质骨架模型；根据蛋白质组学和分子动力学优化所述蛋白质骨架模型。本发明通过蛋白质数据与对应的DNA序列、mRNA序列绑定，一方面提高生成氨基酸序列的可解释性和有效性，另一方面减少蛋白质设计或验证的筛选、反复吸附、洗脱、扩增的过程，通过几何图神经网络减少了模型的计算量。

基本信息

专利标题：

一种基于深度学习的蛋白质结构设计方法及装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112289372A

申请号：

CN202011477681.2

公开（公告）日：

2021-01-29

申请日：

2020-12-15

授权号：

CN112289372B

授权日：

2022-04-22

发明人：

华权高舒芹

申请人：

武汉华美生物工程有限公司

申请人地址：

湖北省武汉市东湖开发区高新大道818号高科医疗器械园B11号(自贸区武汉片区)

代理机构：

武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙)

代理人：

刘璐

优先权：

CN202011477681.2

主分类号：

G16B15/20

IPC分类号：

G16B15/20 G16B30/00 G16B40/00 G06N3/04 G06F30/25

IPC结构图谱

G部——物理

G16

特别适用于特定应用领域的信息通信技术

G16B

生物信息学，例如特别适用于计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关数据处理的信息与通信技术

G16B15/00

特别适用于分析二维或三维分子结构，例如结构或功能关系、结构排序的ICT

G16B15/20

蛋白质或区域折叠

法律状态

2022-04-22 ：

授权

2021-02-23 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G16B 15/20
申请日 : 20201215

2021-01-29 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

文件下载

暂无PDF文件可下载