基于多层次特征融合的药物-靶标亲和力预测方法及系统
申请号:CN202411090644
申请日期:2024-08-09
公开号:CN119007863A
公开日期:2024-11-22
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于多层次特征融合的药物‑靶标亲和力预测方法及系统,预测方法包括如下步骤:特征表示阶段从药物的SMILES序列中提取出分子图和分子指纹特征,从靶标的蛋白质序列中提取出n‑grams特征;特征提取阶段的第一到第三通道分别用于提取药物的SMILES序列、分子图和分子指纹特征,第四到第五通道分别用于提取靶标的蛋白质序列和蛋白质n‑grams特征;特征融合阶段将药物和靶标提取到的特征进行特征融合连接起来并进行亲和力值的预测。本发明的药物‑靶标亲和力预测方法相比较于早期的预测方法,大大节省了研发成本,此外还具有增强药物设计的针对性,促进个性化医疗,支持药物重定位。
技术关键词
靶标
亲和力
指纹特征
多层次特征融合
药物
分子
卷积神经网络模块
卷积神经网络提取
序列特征
通道
阶段
可读存储介质
特征提取模块
交互特征
处理器
预测系统
计算机设备
药效