[发明专利]一种分子间的结合活性预测方法及装置

说明书

本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种分子间的结合活性预测方法，包括：获取蛋白的原始矩阵及小分子的原始矩阵，并提取蛋白的原始矩阵对应的第一特征向量及小分子的原始矩阵对应的第二特征向量，然后联锁第一特征向量和第二特征向量并计算，获得预测模型输出的蛋白和小分子间结合活性的预测结果。本发明通过对卷积神经网络模型对蛋白和小分子的一维序列进行特征提取，获得蛋白和小分子的结合活性，避免了由于蛋白等大分子结构不明确情况下的研究失误，提高通过科学技术手段进行药物研发的效率，有效缩短了研发时间，保证了研究过程及结果的稳定性。

技术领域

本申请属于数据处理技术领域，尤其涉及一种分子间的结合活性预测方法及装置。

背景技术

近年来，随着科学技术的发展，通过科技手段实现药物研发是社会的共同目标。由于新兴药物的研发过程需要耗费大量资金、人力与时间的资源。如何提高药物临床研究速度，成为了目前的主要研究方向。

目前，通过科技手段进行药物研发的技术包括基于结构和基于配体的计算机虚拟筛选，其中应用最为广泛、成功率较高的是分子对接方法。其核心宗旨在于，分子与靶标蛋白的结合能力及该分子依赖于与蛋白结合位点所表现出来的特定生物活性。蛋白的三维结构可通过实验数据，同源模建或分子动力学模拟等方法得到，然后利用分子对接等技术，根据靶标结构上推测的结合位点，对化合物数据库中的大量小分子进行匹配，随后依据一定的规则对化合物进行评价打分，根据打分高低对化合物进行排名，排名较高的化合物即为潜在的该蛋白靶标的先导抑制剂。然而上述方法计算速度慢且效率低，需要针对海量的配体数据库进行模拟打分，耗费的时间较长。同时在软件初筛后，需要研究人员进一步对初筛结果进行人为挑选和可视化分析，效率低下，并且准确率受研究人员的经验水准的影响而产生波动，仍为达到研究的目标。

发明内容

本申请实施例提供了一种分子间的结合活性预测方法及装置，可以解决现有技术计算速度慢且效率低，耗费时间较长。效率低下，并且准确率受研究人员的经验水准的影响而产生波动的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种分子间的结合活性预测方法，包括：

获取蛋白的原始矩阵及小分子的原始矩阵；

提取蛋白的原始矩阵对应的第一特征向量及小分子的原始矩阵对应的第二特征向量；

联锁所述第一特征向量和所述第二特征向量并计算，获得预测模型输出的蛋白和小分子间结合活性的预测结果。

第二方面，本申请实施例提供了一种分子间的结合活性预测装置，包括：

获取模块，用于获取蛋白的原始矩阵及小分子的原始矩阵；

提取模块，用于提取蛋白的原始矩阵对应的第一特征向量及小分子的原始矩阵对应的第二特征向量；

联锁模块，用于联锁所述第一特征向量和所述第二特征向量并计算，获得预测模型输出的蛋白和小分子间结合活性的预测结果。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面中任一项所述的分子间的结合活性预测方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的分子间的结合活性预测方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的分子间的结合活性预测方法。

可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。