基于深度学习的配体-受体复合物构象亲和力预测方法

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114496109 A (43)申请公布日 2022.05.13 (21)申请号 202111565611.7 (22)申请日 2021.12.20 (71)申请人 石家庄鲜虞数字生物科技有限公司 地址 050000 河北省石家庄市裕华区南二 环东路20号河北师范大学新校区学术 交流中心 (72)发明人 张树科　靳彦召　王琪　刘天萌　 (74)专利代理机构 石家庄科诚专利事务所(普 通合伙) 13113 专利代理师 刘兰芳　苏兴娟 (51)Int.Cl. G16C 20/30 (2019.01) G16C 20/70 (2019.01) G16C 20/10 (2019.01) 权利要求书1页 说明书4页 附图3页 (54)发明名称 基于深度学习的配体-受体复合物构象亲和 力预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度学习的配体‑受 体复合物构象亲和力预测方法，包括以下步骤： 得到原子间的相互作用力特征；基于原子特征、 原子间距离将复合物中原子的邻域特征进行聚 合，将配体原子、受体原子以及原子间的相互作 用力共同或分别构造图结构数据；将图结构数据 输入到搭建的图卷积神经网络模型，通过监督学 习的方式训练模型；利用包括蛋白质结构先验知 识、迁移训练技术提升模型的泛化能力；利用已 训练好的模型对新的配体‑受体复合物构象进行 亲和力预测。本发明利用配体、受体的原子特征， A 原子间的相互作