模型训练、药物筛选和亲和力预测的方法与装置
公开
摘要
本申请实施例提供一种模型训练、药物筛选和亲和力预测的方法与装置。本申请实施例提供一种预测小分子化合物与蛋白质之间亲和力的方法，其包括：基于复合物的三维构象确定接入区域，所述复合物由待分析的所述小分子化合物和所述蛋白质形成；基于所述接入区域内的原子以及化学键的特征，构建拓扑图G；基于所述拓扑图G，确定特征向量；利用经过训练的机器学习模型对所述特征向量进行处理，以获得所述化合物与所述蛋白质之间的亲和力。利用该方法可以提高小分子化合物与蛋白质之间亲和力预测的效率、可解释性、可重复性、准确度和精度。
基本信息
专利标题 ：
模型训练、药物筛选和亲和力预测的方法与装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114333986A
申请号 ：
CN202111039673.4
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-09-06
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黎浩添刘伟黄俊洲
申请人 ：
腾讯科技（深圳）有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层
代理机构 ：
北京励诚知识产权代理有限公司
代理人 ：
赵爽
优先权 ：
CN202111039673.4
主分类号 ：
G16B15/30
IPC分类号 ：
G16B15/30 G16B40/00 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
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
G16B15/30
利用结构数据进行药物靶向;对接或绑定预测
法律状态
2022-04-12 ：
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。
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