发明公开
- 专利标题: 一种基于图卷积和相似性的药物-靶点相互作用预测算法
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申请号: CN202210236106.6申请日: 2022-03-10
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公开(公告)号: CN114613425A公开(公告)日: 2022-06-10
- 发明人: 宋弢 , 高畅楠 , 张旭东 , 李雪 , 韩佩甫
- 申请人: 中国石油大学(华东)
- 申请人地址: 山东省青岛市黄岛区长江西路66号
- 专利权人: 中国石油大学(华东)
- 当前专利权人: 中国石油大学(华东)
- 当前专利权人地址: 山东省青岛市黄岛区长江西路66号
- 主分类号: G16B5/00
- IPC分类号: G16B5/00 ; G16B20/00 ; G16B30/10 ; G16C20/10 ; G16C20/30 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明涉及药物‑靶点相互作用预测技术、深度学习领域,具体为一种基于图卷积和相似性的药物‑靶点相互作用预测算法。包括:1)通过DrugBank和RCSB等公开数据库获取药物、蛋白质和DTI相关数据;2)通过全局结构相似性提取分子间结构信息;3)通过DeepChem提取药物分子和蛋白质分子的单体特征信息;4)通过特征降维、特征融合和归一化处理得到药物‑靶点相互作用预测结果;5)对模型进行参数调优,不断提升预测准确率,最优模型将用于辅助药物发现、药物验证和药物副作用等研究。