本發明公開了一種藥物分子與靶標蛋白的結合親和力預測方法,使用了新型的蛋白質表征方式,將蛋白質和配體的大量序列數據進行特征整合,提高特征的聚合度,縮小神經網絡的搜索空間,并采用了新型神經網絡架構,同時利用了循環神經網絡和聯合注意力機制等方法,對高聚合數據進行進一步處理,通過不斷迭代學習數據中的隱含映射關系,從而達到結合親和力預測。本發明可以幫助藥物化學等從事藥物發現人員的針對自己靶點的配體分子進行快速篩選,獲得潛在的活性化合物,加快藥物發現。
聲明:
“藥物分子與靶標蛋白的結合親和力預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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