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发明

一种蛋白质多源特征融合的药物-靶点亲和力预测的方法

2023-05-15 11:29:26 发布于四川 0
  • 申请专利号：CN202210465899.9
  • 公开（公告）日：2024-12-20
  • 公开（公告）号：CN114724623A
  • 申请人：中国海洋大学
摘要：本发明公布了一种蛋白质多源特征融合的药物‑靶点亲和力预测的方法，首先通过构建PPI网络、SSN网络，并从该网络中提取蛋白特征，然后收集亚细胞位置、序列编码、功能位点、结构域等蛋白质特征，用于蛋白质表征；接着利用变分图自编码器融合多源特征，最后结合药物分支，并输入到全连接层中进行亲和力预测。本发明构建了PPI网络、SSN网络，从而使得本发明在关注靶点蛋白特征之外，还学习到靶点蛋白和其他蛋白之间的生物学先验知识；本发明首次从蛋白质相互作用、序列相似性、蛋白质亚细胞位置方面提取并融合蛋白质特征，以预测药物‑靶点亲和力，提高了预测准确率；此外，本发明中蛋白质的特征来源不包括蛋白质结构，从而摒弃了对蛋白质结构的依赖性。

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 114724623 A (43)申请公布日 2022.07.08 (21)申请号 202210465899.9 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 中国海洋大学 地址 266100 山东省青岛市崂山区松岭路 238号 (72)发明人 魏志强　马文健　张树刚　 (74)专利代理机构 济南泉城专利商标事务所 37218 专利代理师 张贵宾 (51)Int.Cl. G16B 15/30 (2019.01) G16B 50/30 (2019.01) G16B 40/30 (2019.01) G16C 20/30 (2019.01) G06N 3/04 (2006.01) 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 (54)发明名称 一种蛋白质多源特征融合的药物-靶点亲和 力预测的方法 (57)摘要 本发明公布了一种蛋白质多源特征融合的 药物‑靶点亲和力预测的方法，首先通过构建PPI 网络、SSN网络，并从该网络中提取蛋白特征，然 后收集亚细胞位置、序列编码、功能位点、结构域 等蛋白质特征，用于蛋白质表征；接着利用变分 图自编码器融合多源特征，最后结合药物分支， 并输入到全连接层中进行亲和力预测。本发明构 建了PPI网络、SSN网络，从而使得本发明在关注 靶点蛋白特征之外，还学习到

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