基于多尺度拓扑的蛋白质配体结合亲和力预测方法、系统及存储介质
申请号:CN202510903720
申请日期:2025-07-01
公开号:CN120998310A
公开日期:2025-11-21
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于多尺度拓扑的蛋白质配体结合亲和力预测方法、系统及存储介质,方法包括:获取蛋白质‑配体复合物的原始信息,并提取特定元素信息;进行蛋白质原子筛选;分别将筛选后的蛋白质特定原子集和配体特定原子集中的元素进行排列组合,并生成若干种蛋白质‑配体元素组合配对方式;对每种元素组合配对方式构建其对应的距离矩阵,并进行多尺度过滤;对所有子拓扑结构进行谱分析,生成多尺度拓扑特征;将多尺度拓扑特征输入预设的神经网络模型中进行预测,得到结合亲和力预测结果;本发明显著提升了在多种分子结构背景下的预测准确性、稳健性与泛化能力,有效克服了传统模型在面对不同分子类型与尺度变化时存在的适应性不足问题。
技术关键词
配体
梯度提升决策树
亲和力
拓扑特征
元素
神经网络模型
拉普拉斯
三维坐标信息
复合物
特征值
矩阵
生成多尺度
预测系统
过滤模块
基准
计算机
数据
策略