[发明专利]一种基于渐进式神经网络预测蛋白质与配体结合自由能的方法有效
| 申请号： | 201911135246.9 | 申请日： | 2019-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN110910951B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 谢良旭;孟黎 | 申请（专利权）人： | 江苏理工学院 |
| 主分类号： | G16B20/00 | 分类号： | G16B20/00 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 顾翰林 |
| 地址： | 213001 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于渐进式神经网络预测蛋白质与配体结合自由能的方法，属于计算机辅助药物设计技术领域，包括从PDBbind数据库中获取pdb文件，建立本地数据库，以配体分子为中心获取蛋白质结合口袋内4.5埃距离内的氨基酸分子，进行扩展连通性指纹计算，进行SPLIF指纹计算，查找蛋白质与配体分子之间的盐桥与氢键数目，将蛋白质与配体的结构信息转变成一维张量，建立训练集、验证集、测试集，利用训练集训练渐进式神经网络，优化寻找超参数进行预测，通过与分子对接结果的对照，获得了更高的皮尔森相关系数，解决了如何将蛋白质与配体分子的三维结构转变为计算机易于计算的张量、并输入到渐进式神经网络中进行训练与优化的技术问题，极大加快了计算速率和预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 渐进 神经网络 预测 蛋白质 结合 自由能 方法 | ||
【主权项】：
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