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[发明专利]一种分子叠合构象确定方法、装置以及存储介质-CN202110803688.7有效
发明人：殷实秋 -专利权人：北京望石智慧科技有限公司
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：本发明提供一种分子叠合构象确定方法、装置以及存储介质，其中，方法包括：获取候选分子任一采样构象；根据目标算法确定候选分子采样构象的最优旋转平移变换，得到第一候选分子采样构象；对第一候选分子采样构象进行局部优化，得到第二候选分子采样构象；根据第二候选分子采样构象与参考分子构象，得到相似度结果；重复执行获取候选分子任一采样构象至根据第二候选分子采样构象与参考分子构象，得到相似度结果的步骤，直至满足目标条件，得到候选分子多个采样构象的相似度结果；根据多个相似度结果，确定候选分子的叠合构象。通过实施本发明，直接在局部使用梯度下降寻找最接近参考分子构象的构象，从而显著减少构象采样数，进而减少计算量。
一种分子叠合构象确定方法装置以及存储介质

[发明专利]分子应变能的计算方法、分子筛选方法及相关装置-CN202211730593.8在审
发明人：薛白 -专利权人：深圳晶泰科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：本申请提供了分子应变能的计算方法、分子筛选方法及相关装置，该计算方法包括：基于目标分子的初始构象确定目标分子的所有可旋转二面角；对每一可旋转二面角进行一维扫描，获得每一可旋转二面角对应的一维势能面构象集合；计算每一一维势能面构象集合中各第一构象的第一能量值，以确定每一一维势能面构象集合中局部能量最小点对应的第一构象集合；根据各第一构象集合，生成伪二维扫描构象集合；计算每一伪二维扫描构象的第二能量值；根据第一能量值和第二能量值，在各第一构象集合和伪二维扫描构象集合中确定全局能量最小的目标构象；基于初始构象的初始能量值和目标构象的目标能量值确定目标分子的应变能，通过本申请提高了应变能的计算效率。
分子应变计算方法筛选方法相关装置

[发明专利]一种构象空间动态步长搜索方法-CN201410362507.1有效
发明人：张贵军;郝小虎;秦传庆;周晓根;程正华;陈铭;明洁 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2014-07-28 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： G06F19/16 文献下载
摘要：一种构象空间动态步长搜索方法，包括以下步骤对构象空间按照能量和温度分层，在每一层中再细分得到“构象室”，完成构象空间的初始化；随机扰动氨基酸序列得到一个初始构象，通过Rosetta Score3计算得到其能量值，存入相应能量层的构象室中；对所分能量层分配权重，在不同能量层赋予不同的片段组装步长和Monte Carlo扰动步长，同时设置温度参数列表，完成系统参数初始化；按权重依次随机选中能量层、构象室、构象，进行构象扩展，按照相应的Metropolis准则来判断是否接收当前构象，完成构象系综更新；迭代的进行上一步骤，直至到达设置的迭代次数。本发明提供了一种有效的构象空间增强采样方法。
一种构象空间动态步长搜索方法

[发明专利]一种基于质心变异策略的差分进化蛋白质结构预测方法-CN201610390675.0有效
发明人：张贵军;周晓根;俞旭锋;郝小虎;王柳静;徐东伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-06-02 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：一种基于质心变异策略的差分进化蛋白质结构预测方法，首先，根据各构象的能量值进行升序排列，并计算各构象与能量最低构象的平均能量误差值；然后，选取部分能量较低的构象计算质心构象；最后，根据平均能量误差值判断算法所达到的搜索状态，从而设计不同的质心变异策略生成测试构象，即如果平均能量误差值大于设定的阈值，则设计DE/rand‑to‑centroid/1策略进行变异，通过提取质心构象中的部分片段替换随机选取的构象中的对应片段生成测试构象，否则设计DE/centroid/2策略进行变异，通过提取随机选择的构象中的片段替换质心构象中的对应片段生成测试构象，从而提高算法搜索效率和预测精度。
一种基于质心变异策略进化蛋白质结构预测方法

[发明专利]一种基于局部Lipschitz支撑面的双层差分进化蛋白质结构预测方法-CN201610265960.X有效
发明人：张贵军;周晓根;俞旭锋;郝小虎;王柳静;徐东伟;李章维 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-04-26 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G06F19/16 文献下载
摘要：一种基于局部Lipschitz支撑面的双层差分进化蛋白质结构预测方法，首先，根据能量值选取当前种群中的最优构象，计算其他构象到最优构象的距离，并根据距离对所有构象进行排名；然后，选取离最优构象最近的部分构象建立Lipschitz下界支撑面，计算所选取的构象的能量下界估计值，并计算实际能量值与下界估计值的平均误差；最后，根据平均误差将算法分为两层，第一层随机选取构象进行片段组装生成新构象，第二层则根据最优构象进行片段组装生成新构象
一种基于局部 lipschitz 支撑双层进化蛋白质结构预测方法

[发明专利]分子生成方法、装置、分子设计方法、装置和电子设备-CN202211361229.9在审
发明人：石方骏;张博文;郑莲君 -专利权人：北京晶泰科技有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G16C20/50 文献下载
摘要：该分子生成方法包括：获得包括蛋白口袋构象的蛋白分子和与蛋白口袋构象匹配的至少一个起点片段构象；将至少一个起点片段构象中的当前起点片段构象设置于蛋白口袋构象的当前匹配位置，基于当前起点片段构象的起始生长位点确定的生长方向；获得一个生长片段构象，生长片段构象包括连接位点和第一生长位点；在生长方向，将起始生长位点与连接位点连接，得到生长后的起点片段构象；将生长后的起点片段构象作为当前起点片段构象；重复后两步骤直至满足停止生长条件
分子生成方法装置设计电子设备

[发明专利]一种基于抽象凸估计的k-近邻蛋白质结构预测方法-CN201811000827.7有效
发明人：周晓根;张贵军;彭春祥;刘俊;胡俊 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：一种基于群体阶段性样本训练的k‑近邻预测全局优化方法，首先，对初始种群建立能量函数的下界估计模型；然后，选择当前种群中能量最低的构象和局部较优构象来指导每个构象的变异过程；其次，将初始种群的所有测试构象个体进行能量函数评价，并看作样本构象，基于样本构象中的k个近邻个体来计算测试构象的k‑近邻能量预测值，同时计算测试构象的能量下界估计值，选择两者中较低者为测试构象的能量估计值，从而指导构象选择；最后，根据被接收的构象来更新样本库和下界估计模型
一种基于抽象估计近邻蛋白质结构预测方法

[发明专利]一种基于局部抽象凸支撑面的多策略群体蛋白质结构预测方法-CN201610884824.9有效
发明人：张贵军;周晓根;王柳静;郝小虎;俞旭锋;徐东伟;李章维 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-10-10 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：一种基于局部抽象凸支撑面的多策略群体蛋白质结构预测方法，首先，根据随机选择的构象个体、当前目标构象个体和能量值最低的构象构体生成三个不同的新构象个体；然后，分别计算当前种群中各构象个体到各新构象个体的距离，并根据距离进行升序排列；其次，计算离各新构象个体最近的部分构象个体的抽象凸支撑面，从而计算各新构象个体的能量估计值；最后，比较各新构象个体能量估计值，从而选取能量估计值最低的新构象个体进行能量函数评价
一种基于局部抽象支撑策略群体蛋白质结构预测方法

[发明专利]一种基于残基接触信息的群体蛋白质结构预测方法-CN201810579186.9有效
发明人：张贵军;彭春祥;刘俊;周晓根;王柳静;胡俊 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-06-07 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G16B15/00 文献下载
摘要：一种基于残基接触信息的群体蛋白质结构预测方法，在进化算法框架下，首先，通过交换构象中的片段生成测试构象；其次，根据序列信息预测目标蛋白的残基接触信息，并设计残基接触能量函数对构象进行打分，通过残基接触能量来指导构象的选择过程，即如果测试构象的能量小于目标构象的能量，则直接接受测试构象，否则进一步比较残基接触能量，若测试构象的残基接触能量较小，则接受，否则以玻尔兹曼概率接受，从而引导算法采样得到能量更低且结构更合理的构象。通过残基接触能量为辅来指导构象选择，从而缓解能量函数不精确导致的预测误差问题。本发明提供一种预测精度较高的基于残基接触信息的群体蛋白质结构预测方法。
一种基于残基接触信息群体蛋白质结构预测方法

[发明专利]一种基于全局和局部策略协作的群体蛋白质结构预测方法-CN201810862181.7有效
发明人：周晓根;张贵军;彭春祥;刘俊;王柳静 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-08-01 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G16B15/20 文献下载
摘要：一种基于全局和局部策略协作的群体蛋白质结构预测方法，在差分进化算法框架下，针对每个构象，首先执行全局变异策略，实行对构象空间的全局探测，从而得到有潜力的区域；然后执行局部变异策略，对探测得到的区域进行局部搜索，从而得到较优的构象。在全局探测过程中，通过随机选择的构象进行片段交换同时生成测试多个构象，并选择能量最低的测试构象；在局部搜索过程中，选择比目标构象较优的构象指导变异生成多个测试构象，并选择能量较低的构象。
一种基于全局局部策略协作群体蛋白质结构预测方法

[发明专利]一种分子最优构象预测模型的训练方法及装置-CN202310095164.6在审
发明人：杨卓;宋剑飞;邓亚峰;施慧 -专利权人：杭州碳硅智慧科技发展有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种分子最优构象预测模型的训练方法及装置。所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括：分子结构表示样本和最优构象表示样本；采用待训练分子最优构象预测模型，对所述分子结构表示样本进行处理，得到训练输出；根据所述训练输出和所述最优构象表示样本构建损失函数值；在所述损失函数值或训练轮数处于预设范围内的情况下，将训练后的待训练分子最优构象预测模型作为所述分子最优构象预测模型。本申请实施例可以快速准确地预测分子最优构象，而无需分析其全部构象空间，降低了解析分子最优构象消耗的计算资源和时间。
一种分子最优构象预测模型训练方法装置

[发明专利]分子筛选方法、训练方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202310489389.X在审
发明人：罗宏雨;张善卓;闫俊吉;何东龙;方晓敏;张肖男;王凡;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：具体实现方案为：从待筛选结合构象集中确定初始结合构象子集，其中，初始结合构象子集包括由初始分子与待匹配的受体对象构建的初始结合构象；对初始结合构象进行结合属性评估，得到结合属性评估结果；根据结合属性评估结果，从初始结合构象子集中确定候选结合构象；基于深度学习算法处理候选结合构象，得到亲和力检测结果；以及根据亲和力检测结果，从候选结合构象中筛选出与待匹配的受体对象相匹配的目标分子。
分子筛选方法训练装置电子设备以及存储介质

[发明专利]虚拟筛选共价抑制剂的方法、装置、设备和计算机可读存储介质-CN202211730570.7在审
发明人：朱欣颖;林志雄;方磊 -专利权人：深圳晶泰科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G16C20/64 文献下载
摘要：本申请提供一种虚拟筛选共价抑制剂的方法、装置、设备和计算机可读存储介质，该方法包括：将多个候选配体分子与突变的靶标蛋白进行对接，获取多个分子构象；根据预设结合自由能计算函数获取多个分子构象与突变的靶标蛋白对接后的第一结合自由能筛选出第一分子构象集；根据药效团打分函数获取第一分子构象集中的分子构象的药效团分数；根据药效团分数从第一分子构象集中筛选出第二分子构象集；将第二分子构象集中的各分子构象分别与靶标蛋白进行分子对接，获取第二结合自由能；根据第二结合自由能从所述第二分子构象集中筛选出第三分子构象集；根据第三分子构象集确定共价抑制剂；本申请能够提高对靶标蛋白有活性的共价抑制剂的筛选效率和准确性。
虚拟筛选共价抑制剂方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]蛋白质三维结构的预测方法及预测装置-CN201010287704.3有效
发明人：吕强 -专利权人：苏州大学
申请日： 2010-09-17 - 公布日： 2012-04-04 - 主分类号： G06F19/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种蛋白质三维结构的预测方法，包括：a、选择目标蚁群，初始化蚁群算法参数；b、初始化蛋白质构象，建立蛋白质构象与片段库的映射关系；c、以蛋白质构象上的任一位置为起点，目标蚁群在信息素的指引下进行优化，对优化后的蛋白质构象进行能量计算，选择能量最小的蛋白质构象；d、对能量最小的蛋白质构象进行局部优化，并进行能量计算，根据计算结果更新信息素矩阵，并将局部优化后的蛋白质构象的能量与能量最小的蛋白质构象的能量进行比较，选择能量小的蛋白质构象；e、重复步骤c～d，得到较优蛋白质构象；f、对较优蛋白质构象进行Loop重建，得到最优蛋白质构象。
蛋白质三维结构预测方法装置

[发明专利]一种基于萤火虫算法的蛋白质结构预测从头方法-CN201610908691.4在审
发明人：张贵军;郝小虎;周晓根;王柳静;李章维 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-10-19 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：一种基于萤火虫算法的蛋白质结构预测从头方法，在基本萤火虫算法框架下，采用粗粒度能量模型来有效降低构象空间维数，利用萤火虫算法的群体特性来保证蛋白质构象的多样性，采用片段组装技术对构象群体进行初始化，依据蛋白质构象的粗粒度表达模型，以一组二面角表示构象在空间中的位置，采用能量排名来确定最强发光个体，并通过计算个体间的吸引度来更新构象的位置，最终在构象空间中搜索得到最小能量的近天然态构象。本发明在蛋白质结构预测中应用，可以得到预测精度较高、复杂度较低的构象。
一种基于萤火虫算法蛋白质结构预测从头方法

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