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[发明专利]一种生成药物分子稳定互变异构体和质子化状态的方法-CN202310052064.5在审
发明人：潘肖林;张跃庆;张增辉;季长鸽 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种生成药物分子稳定互变异构体和质子化状态的方法，该方法通过异构体转换模板遍历分子所有可能的异构状态，通过机器学习势能函数对每种异构状态进行评分，确定分子的低能态互变异构体结构。然后，基于小分子解离常数预测方法预测每个低能互变异构体中每个潜在解离位点的解离常数，生成每种异构体所有可能的质子化状态。本发明整合了药物分子互变异构体转换、评分、排名和质子化四个方面，能够高效地处理小分子化合物。
一种生成药物分子稳定互变异构质子化状态方法

[发明专利]基于图卷积神经网络预测小分子化合物溶剂化能的方法-CN202211562456.8在审
发明人：潘肖林;张跃庆;张增辉;季长鸽 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图卷积神经网络预测小分子化合物溶剂化能的方法，该方法引入含有三维结构信息和二维拓扑信息的原子特征描述符，基于图卷积神经网络自动提取化合物中与溶剂化能相关的化学模式构建预测模型。此外，为了提高预测模型的鲁棒性，该方法不直接预测化合物的溶剂化能，而是预测化合物中每个原子的能量贡献。本发明使用量子化学方法计算的170万种化合物的溶剂化能数据和三维结构训练模型。该方法既保留了量子化学方法的计算精度和外推性能，又拥有机器学习方法的计算效率。应用本发明，可以快速准确地预测小分子化合物的溶剂化能，提高药物设计和虚拟筛选的效率。
基于图卷神经网络预测分子化合物溶剂方法

[发明专利]一种基于可极化键模型的分子对接方法-CN201911404094.8有效
发明人： 季长鸽;段观福;张增辉 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可极化键模型的分子对接方法，其特点是该方法在传统的分子对接的基础上，基于配体所处的蛋白环境，识别配体中含有的可极化键并进行电荷的更新，然后重新分子对接(强制使用更新后的电荷)，重复这一操作，直至能量达到收敛获取最佳的结合模式。本发明与现有技术相比具有增强了EPB电荷的极化效应，增强分子间氢键相互作用，有效提高了分子对接的精度，且较结合QM/MM等量化的分子对接方法更加高效。
一种基于极化模型分子对接方法

[发明专利]一种显性表示蛋白口袋表层原子与配体相互作用满足程度的方法-CN201910182990.8有效
发明人： 季长鸽;王卫军;单金文;张增辉 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于显性表示蛋白口袋表层原子与配体相互作用满足程度的方法，该方法通过识别蛋白口袋表层原子与结合小分子和周围其它蛋白原子的相互作用关系，标记无关键相互作用的蛋白口袋表层原子和小分子原子生成可视化文件，并计算蛋白口袋表层原子的相互作用满足程度生成满足度列表。本发明通过标记无关键相互作用的蛋白口袋表层原子和小分子原子，可以较为清晰的观测到蛋白配体复合物中未有效发生结合作用的关键原子，从而有针对性的进行结构修改；通过计算蛋白口袋表层原子的满足度，便于找出未有效被满足的蛋白原子，有利于给出有方向性的结构修改意见。利用本发明，可以更直观有效的帮助药物分子有方向性的设计。
一种显性表示蛋白口袋表层原子相互作用满足程度方法

[发明专利]一种基于小分子三维结构描述小分子片段属性的指纹设计方法-CN202010150737.7有效
发明人： 季长鸽;单金文;张增辉 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小分子三维结构描述小分子片段属性的指纹设计方法，其特点是采用输入小分子三维结构，识别小分子的属性原子的方法，计算连接点原子和属性原子的空间位置关系，根据不同的使用目的，定义了两种不同描述小分子片段属性的指纹，一种是通过数据库搜索的指纹，另一种是通过计算相似性的指纹。本发明与现有技术相比具有快速生成两种指纹，将其应用于实际药物分子的设计和修改过程中，能够快速找到多个相似片段，生成多个新分子，有效的帮助药物化学家快速的进行药物分子设计与修改，尤其是规避专利上有显著效果。
一种基于分子三维结构描述片段属性指纹设计方法

[发明专利]一种基于蛋白环境描述小分子片段属性的指纹设计方法-CN202010150513.6有效
发明人： 季长鸽;单金文;张增辉 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蛋白环境描述小分子片段属性的指纹设计方法，其特点是该方法通过识别蛋白的口袋表层氨基酸原子，计算蛋白口袋原子和对接后的小分子的相互作用关系，及其对应的蛋白原子和小分子原子，设计两种不同描述小分子片段属性的指纹，一种是分别定义蛋白属性指纹和小分子属性指纹一一对应，通过寻找相似蛋白属性指纹找到相似的小分子属性指纹，另一种是根据蛋白环境设计描述整个分子的指纹，通过计算两组指纹的相似性判断两个小分子片段的相似性。本发明与现有技术相比具有快速生成两种指纹，将其应用于实际药物分子的设计和修改过程中，能够快速找到多个相似片段，生成多个新分子，有效的帮助药物化学家快速进行药物分子设计与修改。
一种基于蛋白环境描述分子片段属性指纹设计方法

[发明专利]一种利用分子杂交技术进行基于蛋白结构的药物设计方法-CN202111287508.0在审
发明人： 季长鸽;王昊;潘肖林 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用分子杂交技术进行基于蛋白结构的药物设计方法，其特点是通过构建的蛋白配体复合物扩展库和分子杂交算法进行药物设计，构建的蛋白配体复合物扩展库包含809670个复合物结构，蛋白配体复合物扩展库可以为后续的分子杂交算法提供实验数据，提高药物设计分子的合成可行性，通过分子杂交程序，找出满足的匹配键，完成分子的杂交和结合步骤，生成药物设计的新分子。本发明与现有技术相比具有方法简便，加速药物设计的进展，指导药物设计的合成，降低了设计成本，提高药物设计效率。
一种利用分子杂交技术进行基于蛋白结构药物设计方法

[发明专利]基于相互作用能项和机器学习的蛋白-配体亲和力预测方法-CN201810735055.5有效
发明人： 季长鸽;王卫军;张增辉;闫玉娜;段观福;单金文 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2018-07-06 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于相互作用能项和机器学习的蛋白‑配体亲和力预测方法，该方法通过分散配体与蛋白口袋的各种相互作用能项到20种氨基酸残基的主侧链上，并用机器学习的方法对PDB库中已知活性的蛋白‑配体相互作用能信息进行训练得到模型，利用所得模型进行配体与蛋白亲和力打分。本发明通过分散相互作用能项，可以充分考虑不同氨基酸残基主侧链对亲和力的影响；利用机器学习进行非线性拟合，有利于处理各个相互作用能之间的关联或耦合作用，从而针对性的减少不同氨基酸结构在亲和力计算过程中带来的误差。利用本发明，更有利于活性分子亲和力的预测，以达到提高预测准确度的目的。
基于相互作用机器学习蛋白亲和力预测方法

[发明专利]基于相互作用指纹和机器学习的药物靶标的虚拟筛选方法-CN201610852817.0有效
发明人： 季长鸽;闫玉娜;张增辉 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2016-09-26 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： G06F19/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于相互作用指纹和机器学习的药物靶标的虚拟筛选方法，该方法在传统的分子对接的基础上，通过机器学习对已知活性及非活性小分子与靶标蛋白的相互作用指纹进行训练得出靶标的筛选模型，利用所得模型进行虚拟筛选。本发明针对具体靶标进行专项训练，充分考虑每种靶标的特异性，避免了传统打分函数拟合不足的缺陷；计算每个小分子与结合口袋中每个残基的相互作用能，有利于发现有效的结合位点或结合方式；利用机器学习进行非线性拟合，相较于线性拟合更有利于处理各个相互作用能之间的关联或耦合作用；利用本发明，更有利于活性分子的富集。
基于相互作用指纹机器学习药物靶标虚拟筛选方法

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