[发明专利]基于门控注意力机制的靶标-配体结合亲和力的深度学习预测方法在审
| 申请号： | 202210394865.5 | 申请日： | 2022-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN114743600A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 刘奇磊;都健;赵雨靓;张磊;吴心远;孟庆伟 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G16B5/00;G16B15/00;G16B50/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于门控注意力机制的靶标‑配体结合亲和力的深度学习预测方法，属于计算机辅助药物设计技术以及生物和药物信息学领域。深度学习模型从配体的SMILES字符串和蛋白质的氨基酸序列开始，然后分别转换为配体矩阵和蛋白质矩阵。配体矩阵被送到全连接层和基于门增强的注意力层用于特征提取，将蛋白质矩阵送到一维卷积层和最大池化层，然后再送入基于门增强的注意力层。最后，通过矩阵行的加和来聚合配体矩阵的处理特征，并对蛋白质矩阵执行相同的过程，然后将两者拼接在一起送入后续的全连接层以预测蛋白质‑配体复合物的高/低结合亲和力的概率。本发明有效减少与实验分析相关的时间和成本，提高药物设计和虚拟筛选的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 门控 注意力 机制 靶标 结合 亲和力 深度 学习 预测 方法 | ||
【主权项】：
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