基于深度学习的AXL抑制剂高通量虚拟筛选方法和装置
申请号:CN202410952544
申请日期:2024-07-16
公开号:CN119274690A
公开日期:2025-01-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的AXL抑制剂高通量虚拟筛选方法,其特征在于,包括:分别获取配体和受体蛋白质,所述配体和所述受体蛋白质结构使用相同程序进行格式转换;建立数据库,用于高通量虚拟筛选,所述数据库至少包括第一数据库和第二数据库;评估并确定深度学习算法和分子对接程序;根据经确定的深度学习算法和分子对接程序,进行高通量虚拟筛选,通过所述高通量虚拟筛选获得准目标分子;检测所述准目标分子对于AXL的体外抑制活性,获得最终目标分子;对所述最终目标分子进行生物学效应评估。本发明还涉及装置。
技术关键词
虚拟筛选方法
深度学习算法
高通量
分子
程序
虚拟筛选装置
配体
受体
格式
效应
模块
化学式
药物