[发明专利]一种功能肽推荐方法、装置和计算设备

说明书

本发明公开了一种功能肽推荐方法，适于在计算设备中执行。该方法包括：根据预先训练的功能肽生成模型生成多个候选肽段；采用预先训练的功能肽预测模型对所述多个候选肽段进行处理，得到各候选肽段的性能分数；以及根据各候选肽段的性能分数确定至少一个目标肽段进行推荐。本发明还一并公开了对应的功能肽推荐装置和适于执行该方法的计算设备。

技术领域

本发明涉及药物虚拟筛选领域，尤其涉及一种功能肽推荐方法、装置和计算设备。

背景技术

目前，癌症已经成为人类健康和生命安全的最大威胁。由于传统抗癌药物的低选择性、不同程度的副作用及癌细胞通过自身变异以及环境、药物诱发其变异导致癌细胞产生抗药性，在很大程度上加剧了人类对新型抗癌药物需求的紧迫性。研究结果表明，很多阳离子抗菌肽(Antimicrobial peptides，AMPs)不仅具有高效的杀菌作用，还具有抗癌及抗病毒活性。具有抗癌活性的阳离子肽被称作抗癌肽(Anticancer peptides，ACPs)。抗癌肽以高度保守的细胞膜为作用靶点，通过破坏细胞膜的完整性杀灭癌细胞，针对癌细胞表现出高效、广谱的活性及特异性。

抗肿瘤多肽大多是带正电的两亲性分子，并且有着明显的亲疏水界面，它们与细胞的作用首先是通过自身的正电性与带负电的肿瘤细胞膜发生静电吸引，进而相互接触；一旦接触到细胞，多肽的疏水面就会与细胞膜所结合，将多肽自身插入并融合到细胞膜内部去；最终，多肽破坏细胞膜的完整性导致细胞死亡，或者进入细胞内部通过其它方式引发细胞死亡。

抗癌肽的诸多特点一直在吸引着科学家们对它的开发利用，尽管可以通过传统的实验方法来判断某条蛋白质是否具有抗癌肽的活性，但因其过程繁琐且耗时长而受到诸多限制，因此需要提供一种更低成本且省时的抗癌肽推荐方法。

发明内容

为此，本发明提供了一种功能肽推荐方法、装置和计算设备，以力图解决或至少缓解上面存在的一个问题。

本发明提供了一种功能肽推荐方法，适于在计算设备中执行，该方法包括：根据预先训练的功能肽生成模型生成多个候选肽段；采用预先训练的功能肽预测模型对所述多个候选肽段进行处理，得到各候选肽段的性能分数；根据各候选肽段的性能分数确定至少一个目标肽段进行推荐。

可选地，在根据本发明的功能肽推荐方法中，根据各候选肽段的性能分数确定至少一个目标肽段进行推荐包括：根据预设的功能肽的至少一个理化性质的区间值，生成各候选肽段的至少一个理化性质标签；根据各候选肽段的性能分数和至少一个理化性质标签确定至少一个目标肽段进行推荐。

可选地，在根据本发明的功能肽推荐方法中，根据各候选肽段的性能分数和至少一个理化性质标签确定至少一个目标肽段进行推荐的步骤包括：根据各候选肽段的至少一个理化性质标签对多个候选肽段进行过滤，得到过滤后的肽段；根据过滤后的肽段的性能分数确定至少一个目标肽段进行推荐。

可选地，在根据本发明的功能肽推荐方法中，根据各候选肽段的性能分数和至少一个理化性质标签确定至少一个目标肽段进行推荐的步骤包括：根据各候选肽段的性能分数和至少一个理化性质标签生成各候选肽段的评分等级，并根据该评分等级确定至少一个目标肽段进行推荐。

可选地，在根据本发明的功能肽推荐方法中，预设的功能肽的至少一个理化性质的区间值通过对多个已知活性肽进行统计得到。

可选地，在根据本发明的功能肽推荐方法中，还包括功能肽生成模型的训练步骤：采用已知的多个多肽数据对初始的功能肽生成模型进行无监督训练，得到预训练模型，多条多肽数据包括功能肽和非功能肽；采用已知的多个功能肽数据对预训练模型进行迁移学习，得到预先训练的功能肽生成模型。