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[发明专利]与猪病毒性腹泻病毒Nsp5蛋白结合的多肽序列-CN202310078712.4在审
发明人：王方雨;张改平;冯华;邢广旭;孙亚宁;徐倩;张颍硕 -专利权人：河南省农业科学院
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明借助于机器学习模型，针对PEDV Nsp5蛋白晶体结构的解析，通过多肽虚拟筛选技术，筛选到与靶标蛋白具备潜，其多肽序列为YYRKWP（168510）。人工固相合成168510序列，并利用人工表达的PEDV Nsp5蛋白，借助ELISA实验对多肽进行筛选；借助表面等离子共振实验（SPR）鉴定多肽与靶蛋白的亲和力常数；通过CCK‑8试剂盒检验多肽168510对细胞毒性；借助荧光定量PCR和间接免疫荧光实验试验其抑制病毒感染的活性，结果表明168510序列可显著抑制PEDV的感染。
病毒性腹泻病毒 nsp5 蛋白结合多肽序列

[发明专利]基于拉普拉斯最小二乘法的抗病毒药物筛选方法及系统-CN202310910411.3有效
发明人：王珊;李顺飞;刘建超;刘丽华;汤永;高笠雄 -专利权人：中国人民解放军总医院
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明提供了基于拉普拉斯最小二乘法的抗病毒药物筛选方法及系统，属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉技术领域，方法通过系统实现，方法包括：S1.构建病毒‑药物关联的邻接矩阵；S2.计算病毒高斯距离相似矩阵和药物高斯距离相似矩阵；S3.计算病毒基因序列相似矩阵和药物化学结构相似矩阵；S4.使用快速核学习方法，整合得到病毒整合相似矩阵和药物整合相似矩阵；S5.使用拉普拉斯正则化最小二乘法，构造损失函数；S6.求解损失函数，得到病毒‑药物预测得分矩阵；S7.基于所述病毒‑药物预测得分矩阵，筛选、排序后得到最终预测结果。本发明能高效地筛选出病毒有效治疗药物，为特定情况下应急解决方案提供思路。
基于拉普拉斯最小二乘法抗病毒药物筛选方法系统

[发明专利]结合位点预测模型的训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202310965127.6在审
发明人：王鑫;李瑞;李尚儒;孟湘鹏;黄炳顶 -专利权人：深圳技术大学
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合位点预测模型的训练方法、装置、设备及存储介质。其中，该方法包括：获取预先构建的用于预测纳米抗体的结合位点的初始预测模型，其中，初始预测模型包括初始语言子模型及与初始语言子模型连接的初始分类子模型；获取第一样本抗体对应的第一抗体重链序列，基于第一抗体重链序列对预先建立的初始语言子模型进行预训练，得到预训练语言子模型；获取第二样本抗体对应的第二抗体重链序列，并获取与第二抗体重链序列对应的目标标注数据，其中，目标标注数据用于指示与三维结构数据对应的结合位点；基于第二抗体重链序列和目标标注数据对预训练语言子模型和初始分类子模型进行联合训练，以得到结合位点预测模型。提升了模型的性能。
结合预测模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]多肽序列的生成方法、多肽生成模型的训练方法和装置-CN202211085478.X有效
发明人：陈致远;薛洋;刘荔行;林大勇;方晓敏;王凡;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本公开提供了一种多肽序列的生成方法、多肽生成模型的训练方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及生物计算技术领域。具体实现方案为：在对指定蛋白质进行多肽药物设计的过程中，获取与该指定蛋白质对应的参考多肽序列，并确定指定蛋白质的蛋白质结合位点的空间结构特征信息，以及将参考多肽序列和空间结构特征信息输入到预先训练的多肽生成模型中，以得到目标多肽序列。由此,提出了一种结合指定蛋白质的蛋白质结合位点的空间结构特征信息来生成多肽序列的方式。
多肽序列生成方法模型训练装置

[发明专利]一种基于分子间相对差异性变化的网络构建方法-CN202310116698.2在审
发明人：黄鑫;苏本哲;王星宇 -专利权人：鞍山师范学院
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于分子间相对差异性变化的网络构建方法，利用机体不同状态下分子间差异性表达和相关性差异性变化，构建表征机体癌变的关键生物网络，探究抗坏血酸对于肺癌以及新型冠状病毒的治疗机制。包括：将肺癌的基因组学数据特征集合1、新型冠状病毒以及抗坏血酸相关的基因特征2、特征集合3取交集，作为输入特征集合F；计算一对特征fi和fj在一类样本和另一类样本中事件fifj发生的概率pij(c1)和pij(c2)；计算一对特征fi和fj在一类样本和另一类样本中的相关性；计算一对特征fi和fj的差异性变化得分Scoreij，当Scoreij大于设定阈值时，则特征fi和fj对应的两个网络结点间存在一条连边。
一种基于分子相对差异性变化网络构建方法

[发明专利]一条靶向Nsp5可抑制PEDV的多肽-CN202310080681.6在审
发明人：王方雨;邢广旭;焦文强;孙雪峰;冯华;徐倩;张梦婷 -专利权人：河南省农业科学院
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明借助于机器学习模型，针对PEDV Nsp5蛋白晶体结构的解析，通过多肽虚拟筛选技术，筛选到与靶标蛋白具备潜，其多肽序列为RFFMWH（170849）。人工固相合成170849序列，并利用人工表达的PEDV Nsp5蛋白，借助ELISA实验对多肽进行筛选；借助表面等离子共振实验（SPR）鉴定多肽与靶蛋白的亲和力常数；通过CCK‑8试剂盒检验多肽170849对细胞毒性；借助荧光定量PCR和间接免疫荧光实验试验其抑制病毒感染的活性，结果表明170849序列可显著抑制PEDV的感染。
一条靶向 nsp5 可抑制 pedv 多肽

[发明专利]一种提高脯氨酸内肽酶底物选择性的分子改造设计方法-CN202310888345.4在审
发明人：鲁晓晓;沈佩琦;冯英慧;张鲁嘉 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明改造脯氨酸内肽酶以提升其底物选择性的理性设计方法，从PDB数据库中下载来自Myxococcus xanthus脯氨酸内肽酶的晶体结构，通过分子对接获得酶‑底物复合物结构，MD模拟使结构稳定，对底物附近的酶残基进行虚拟饱和突变，约束性MD模拟使酶处于完美催化的“近进攻态”构象，利用MM/GBSA方法计算结合自由能并进行残基能量拆解从而虚拟筛选出潜在底物选择性提升的突变体酶。通过大肠杆菌表达系统进行酶的表达，镍柱纯化，使用紫外‑可见吸收法测定重组酶对于底物SEPTTMPLW、SEATTMALW以及两者的混合物的酶促反应选择性。本发明分子改造设计方法可以快速有效提升脯氨酸内肽酶的底物选择性。
一种提高脯氨酸肽酶选择性分子改造设计方法

[发明专利]融合DNA形状特征的蛋白质编码区域预测方法、介质和装置-CN202310206583.2有效
发明人：刘昊;陈淼;魏志强;李阳阳;刘成超 -专利权人：中国海洋大学;保龄宝生物股份有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明涉及融合DNA形状特征的蛋白质编码区域预测方法、介质和装置，属于生物信息学领域，所述方法包括数据库构建、DNA原始序列数据及DNA形状特征数据预处理、基于CNN‑BRNN的融合DNA形状特征的蛋白质编码预测模型；对预测模型进行训练，所述模型可以将DNA的形状特征与序列信息相结合，从而提高蛋白质编码区域预测的准确性。
融合 dna 形状特征蛋白质编码区域预测方法介质装置

[发明专利]抗衰老药物组合的预测方法、装置、设备及介质-CN202310883302.7在审
发明人：郭建影 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能药物和医疗健康技术领域，提出了一种抗衰老药物组合的预测方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取目标药物用药群体的个人多组学表达谱，所述多组学包括基因组、RNA组、蛋白组、翻译后修饰组和代谢组；根据所述个人多组学表达谱和预训练的多组学表达谱的扰动预测模型，预测所述目标药物组合在不同剂量下对应的目标多组学的扰动参数；根据所述根据目标药物组合的各个剂量下的目标多组学的扰动参数，确定所述目标药物组合是否是潜在抗衰老药物组合以及对应的目标剂量。通过该技术方案，能够从系统生物学角度全面、高效、准确地发现有效的抗衰老药物。
衰老药物组合预测方法装置设备介质

[发明专利]可信的药物-靶点关联性预测方法-CN202310720153.2在审
发明人：李劲;文超宇;熊嫱微;汤应春;谢星燃;李灿鹏 -专利权人：云南大学
申请日： 2023-06-18 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种可信的药物‑靶点关联性预测方法，包括：药物‑靶点的结构特征表示，根据药物‑靶点的初始字符序列，利用卷积表示学习模块，获取其结构特征相关的特征向量；利用深度证据模块，对药物‑靶点关联性系数进行可信预测。本发明可以基于大量化学实验结果所形成的庞大的药物‑靶点关联对数据库，训练稳定的可信预测模型。在进入药物实验之前对药物‑靶点对进行筛选，提前发现“可靠”活性关联对，缩短药物的研发周期。同时，筛选出大量“可靠”的非活性关联对，从而极大程度上降低在这些非活性关联对上的实验成本。
可信药物关联性预测方法

[发明专利]药物靶点相互作用分析方法、装置、设备及存储介质-CN202310857200.8在审
发明人：王俊 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术及数字医疗领域，揭露一种药物靶点相互作用分析方法，包括：基于目标药物及目标靶点蛋白对预构建的药物靶点相互作用分析语句模板进行更新，得到相互作用分析任务语句；基于获取的药物靶点信息集中的每个药物靶点信息构建对应的药物靶点相互作用样本；基于所述药物靶点相互作用样本的格式，构建查询样本；基于所述相互作用分析任务语句、所述药物靶点相互作用样本及所述查询样本，利用预训练的大型语言模型进行自回归分析，得到相互作用关系分析结果。本发明还提出一种药物靶点相互作用分析装置、设备以及介质，可用于医疗领域，提高了药物靶点相互作用分析的便利性。
药物相互作用分析方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于端到端学习的化合物和蛋白质相互作用与亲和力预测方法-CN202111037945.7有效
发明人：李敏;卢长利 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于端到端学习的化合物和蛋白质相互作用与亲和力预测方法，包括：将化合物的分子式转换为原子邻接图，使用图注意力网络学习化合物每个原子的表征向量；将蛋白质氨基酸序列切分为残基序列，使用卷积神经网络模型学习残基的表征向量；构建双向注意力网络模型来融合所有原子和残基的表征向量，得到化合物特征向量和蛋白质特征向量；使用神经网络并根据化合物和蛋白质的特征向量，对化合物与蛋白质之间的相互作用以及亲和力进行预测。本发明既可以用于化合物和蛋白质相互作用的预测，又能够预测二者之间的结合亲和力，而且预测准确性好。
一种基于端到端学习化合物蛋白质相互作用亲和力预测方法

[发明专利]一种基于网络药理学及分子对接分析天南星活性成分抗慢阻肺作用的方法-CN202310675332.9在审
发明人：王卫;朱邵晴;褚琳;刘思瑶 -专利权人：江苏大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明属于生物医药技术领域，具体涉及一种基于网络药理学及分子对接分析天南星活性成分抗慢阻肺作用的方法。本发明通过网络药理学获得天南星治疗慢阻肺的关键作用靶点以及相关通路，确定其潜在的分子机制，再通过分子对接进行初步验证。研究结果显示，网络药理学挖掘出天南星抗慢阻肺靶点177个，经过筛选获得20个核心靶点，再通过GO和KEGG富集分析推测天南星抗慢阻肺的作用机制可能与MMP9、NFKBIA、MAPK14靶点有关。本发明运用大数据高通量整合网络药理学，具有药物筛选速度快、筛选信息全，可辅助用于药物研发，对于指导中药研发具有重要意义，具有很好的应用价值和市场前景。
一种基于网络药理学分子对接分析天南星活性成分抗慢阻肺作用方法

[发明专利]数据建模中基于相关生物物理学属性来预测功能的方法和系统-CN202280015697.2在审
发明人： A·科津采夫;T·S·施洛特豪尔;R·A·孙汉昌 -专利权人：基因泰克公司
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：可以提供方法和系统以基于针对治疗蛋白的预测因子集来预测功能应答。例如，一种方法可以包括：接收输入数据，所述输入数据包括：第一输入数据，所述第一输入数据与预测因子集以及关联于从第一治疗蛋白样品集获得的所述预测因子集的相应所测量的功能应答相关；以及第二输入数据，所述第二输入数据与所述预测因子集以及第二治疗蛋白样品集相关，用于预测功能应答，其中所述预测因子集是基于预定标准作为治疗蛋白的相关生物物理学属性的组合而选择的；用所述第一输入数据来训练机器学习模型；以及使用所述机器学习模型和所述预测因子集以基于所述第二输入数据来预测所述第二治疗蛋白样品集的功能应答。
数据建模基于相关生物物理学属性预测功能方法系统

[发明专利]一种基于网络药理学分析β-胡萝卜素抗炎作用靶点与分子机制的方法-CN202310811441.9在审
发明人：章真;吴世林;张荣庆;陈静芸;杨宁;张清洋;陈冉;李坤 -专利权人：浙江清华长三角研究院;浙江清荣生物科技发展有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明涉及系统生物信息学技术领域。本发明提供了一种基于网络药理学分析β‑胡萝卜素抗炎作用靶点与分子机制的方法，包括如下步骤：筛选β‑胡萝卜素的作用靶点和炎症的靶点，进行交集映射，获得β‑胡萝卜素抗炎的作用靶点；分析作用靶点，得到靶点蛋白互作网络关系图，筛选得到关键靶点；对关键靶点进行GO生物过程和KEGG信号通路分析，根据分析结果进行β‑胡萝卜素抗炎作用机制分析，构建“β‑胡萝卜素‑炎症”网络图；将关键靶点和β‑胡萝卜素结构进行分子对接。本发明应用网络药理学方法，初步揭示了β‑胡萝卜素潜在的抗炎靶点和现代生物学机制，为今后β‑胡萝卜素抗炎治疗提供指导。
一种基于网络药理学分析胡萝卜素作用分子机制方法

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