[发明专利]一种基于有界核范数正则化的新冠肺炎药物筛选模型

说明书

本发明公开了一种基于有界核范数正则化的新冠肺炎药物筛选模型。首先，通过公开可用的数据库整理方法所需要的病毒和药物的相关信息；其次，分别计算病毒和药物的相似性；再次，构建异构网络，整合邻接矩阵；第四，提出VDA‑GBNNR模型，填补病毒与药物之间的未知的关联，根据得分排名先后筛选出抗新冠病毒的候选药物；最后，将预测出的排名靠前的小分子药物与受体蛋白进行分子对接，得到分子结合能与结合位点。本发明通过结合核范数正则化来实现有噪声的矩阵补全，有效地解决了过拟合问题，并且加入一个范围约束，强制所有预测结果的输出矩阵内的所有值在特定范围内。实验结果表明，该方法得到的AUC值较高，能够较为准确地预测病毒与药物的关联。

技术领域

本发明涉及生物信息技术领域，更具体地，涉及一种基于有界核范数正则化 的新冠肺炎药物筛选模型。

背景技术

寻找新冠肺炎药物治疗的方案仍然迫在眉睫。但众所周知，研发新的药物过 程比较复杂，需要经过一个非常庞大的系统工程，完成前期的基础研究(药理、 毒理、药效等动物研究)后才能开始申请进入人体临床试验阶段，即耗时又耗费 财力、物力和人力。

公开号为CN111081316A的中国发明专利公开了一种用于筛选新冠肺炎药 物的方法，在获得病毒之间的序列相似信息和药物化学结构之间的结构相似信息 基础上，通过构建基于病毒序列相似性和药物相似性的异构网络，并利用随机游 走算法在构建的数据集上进行训练从而得到新冠肺炎药物筛选模型。上述技术方 案根据药物的化学结构计算各药物之间的扩展连通性指纹，进而计算药物化学结 构相似性，基于带重启的随机游走模型建立筛选模型，上述方法的AUC值，准 确性，敏感性和特异性低。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术中的不足，提供一种基于有界核范数正则化 的新冠肺炎药物筛选模型，充分利用了病毒、药物的生物信息特性，可以有效能 够减少药物研发成本和开发时间。

本发明的目的通过以下技术方案实现：

一种基于有界核范数正则化的新冠肺炎药物筛选模型，其特征在于，包括以 下步骤：

S1.将已知的病毒与药物关系转化为已知的病毒与药物网络：

从数据库中寻找病毒和药物关系转换成邻接矩阵W_vd(m×n)，其中m是病 毒的个数，n代表药物的个数，将有关联的病毒和药物的值记为1，否则记为0；

S2.计算病毒的相似性和药物的相似性：

S21.计算病毒的全基因组序列相似性和药物的化学结构相似性，分别得到病 毒全基因组序列相似性矩阵和药物化学结构相似性矩阵；

S22.分别计算病毒和药物的高斯关联谱核相似性，得到病毒的高斯关联谱核 相似性矩阵和药物的高斯关联谱核相似性矩阵；

S23.整合上述所有病毒的相似性矩阵，药物的相似性矩阵，计算最终的病毒 相似性矩阵、药物相似性矩阵；

S3.构建异构网络，整合邻接矩阵M：所述异构网络由病毒-病毒关系子网络、 药物-药物关系子网络、病毒-药物关联网络组成，所述邻接矩阵M由病毒相似性 矩阵、药物相似性矩阵和病毒-药物关联矩阵整合而成；

S4.利用带有高斯关联谱核相似性的有界核范数正则化模型进行病毒和药物 的关联预测与药物筛选。

进一步地，步骤S1中所述数据库包括DrugBank、NCBI、PubChem的任意 一种或多种。

进一步地，步骤S21的具体过程如下：从NCBI数据库中下载病毒全基因组 序列，计算病毒的全基因组序列相似性，构造病毒全基因组序列相似性矩阵W_vv； 从DrugBank数据库中下载药物的化学结构信息，计算药物化学结构的相似性， 得到药物化学结构相似性矩阵W_dd。