[发明专利]基于灰色理论和分子指纹的药物-靶标结合预测方法有效
| 申请号： | 201210440292.1 | 申请日： | 2012-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN102930169A | 公开（公告）日： | 2013-02-13 |
| 发明（设计）人： | 肖绚;闵建亮 | 申请（专利权）人： | 景德镇陶瓷学院 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00;G06F19/18 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 333001 *** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于灰色理论和分子指纹的药物-靶标结合预测方法，基于灰色理论GM（1,1）模型生成蛋白质伪氨基酸成分，结合蛋白质序列氨基酸成分将靶标蛋白质序列转换成21维空间向量；通过药物分子指纹软件将药物分子描述成一个256维空间向量；将描述蛋白质序列的21维空间向量和描述药物分子的256维空间向量组合成277维空间向量，作为药物-靶标结合描述符；采用模糊K近邻法对训练集进行训练，得出预测器最佳参数，将药物-靶标结合描述符输入预测器预测药物和靶标是否有关联，本方法不需要测出蛋白质的三维结构，只需蛋白质的一维序列加上药物分子指纹就可预测药物与蛋白质是否可结合，预测成功率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 灰色 理论 分子 指纹 药物 靶标 结合 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于灰色理论和分子指纹的药物‑靶标结合预测方法，其特征在于，该预测方法包括以下步骤：步骤一，基于灰色理论GM（1,1）模型生成蛋白质伪氨基酸成分，结合蛋白质序列氨基酸成分将靶标蛋白质序列转换成21维空间向量；步骤二，通过药物分子指纹软件将药物分子描述成一个256维空间向量；步骤三，将描述蛋白质序列的21维空间向量和描述药物分子的256维空间向量组合成277维空间向量，作为药物‑靶标结合描述符；步骤四，采用模糊K近邻法对训练集进行训练，得出预测器最佳参数，将药物‑靶标结合描述符输入预测器预测药物和靶标是否有关联。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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