[发明专利]基于深度学习和计算模拟的蛋白质变构调节剂的识别方法有效
| 申请号： | 202211500668.3 | 申请日： | 2022-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN115938488B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 蒲雪梅;陈建芳;陈欣;毛俊;刘静 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G16B15/20;G16B20/30;G16B5/30;G06N3/0464;G06N3/09;G06N3/088 |
| 代理公司： | 四川省天策知识产权代理有限公司 51213 | 代理人： | 张秀敏 |
| 地址： | 610000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习和计算模拟的蛋白质变构调节剂的识别方法，获取结合内源性激动剂的蛋白质复合物的MD模拟轨迹；将MD模拟轨迹进行初步分类生成聚类标签；将MD模拟轨迹和聚类标签输入MDCNN中寻找到每个构象态的关键残基，挑选有价值的构象态输入FTSite进行变构位点预测，找到潜在的变构位点；针对预测得到的潜在的变构位点使用基于结构的虚拟筛选得到结合最稳定的潜在药物分子；借助动态网络分析揭示潜在药物分子的变构调控机制，确认潜在药物分子的性质。借助分子动力学模拟、深度学习、虚拟筛选和动态网络分析，以识别蛋白质潜在的变构位点、筛选出潜在的变构调节剂和研究其变构调节机制。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 计算 模拟 蛋白 质变 调节剂 识别 方法 | ||
【主权项】：
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