[发明专利]一种基于牵连犯罪原则和网络拓扑结构特征的药物‑靶标相互作用识别方法

摘要

本发明公开了一种基于牵连犯罪原则和网络拓扑结构特征的药物‑靶标相互作用识别方法。首先根据人类蛋白质与蛋白质相互作用数据和药物‑靶标相互作用数据，构建包含蛋白质‑蛋白质相互作用子网络、药物‑靶标相互作用子网络和药物‑药物关系子网络的药物‑靶标相互作用组网络；利用蛋白质一级结构描述符、药物分子指纹特征以及相互作用可靠性等信息，对网络中的节点和边加权；基于牵连犯罪原则和图论，提出新的网络拓扑结构特征表征药物‑靶标相互作用对；最后采用随机森林算法构建模型，在蛋白组尺度预测潜在药物‑靶标相互作用。本方法不需要蛋白质和药物分子的三维结构等信息，更加简单、快速和准确，有望应用于新药研发和病理学研究等领域。

主权项

一种基于牵连犯罪原则和网络拓扑结构特征的药物‑靶标相互作用识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建药物‑靶标相互作用组网络S11.从现有数据库收集人类蛋白质与蛋白质相互作用数据和药物‑靶标相互作用数据；S12.基于相互作用数据，构建包含蛋白质‑蛋白质相互作用子网络、药物‑靶标相互作用子网络和药物‑药物关系子网络的综合药物‑靶标相互作用组网络；S2.表征药物‑靶标相互作用对S21.基于蛋白质一级序列信息和药物小分子结构信息，分别计算其一级结构描述符和药物分子指纹描述符，结合相互作用信息，对网络节点和边加权；S22.基于加权的节点和边信息，采用牵连犯罪原则和图论分别计算网络中蛋白质和药物小分子的网络拓扑结构特征，网络拓扑结构特征通过下式计算：式中，Dd（i）和Dj（i）分别表示药物分子d和邻居药物分子j的第i个节点权重；Ed,j是药物分子d和j的边权重；Pp（i）和Pj（i）分别是蛋白质p和其邻居蛋白质j的第i个节点权重；Ep,j是蛋白质p和邻居j的边权重；N是药物分子d或者蛋白质p的邻居总数；S23.基于蛋白质和药物小分子的网络拓扑结构特征，提出药物d‑靶标p的相互作用对网络拓扑结构特征，其表示如下：式中，表示正交求和；S3.采用随机森林算法构建预测模型，预测潜在药物‑靶标相互作用。