[发明专利]药物设计中配体分子海量特征筛选方法

摘要

本发明公开了药物设计中配体分子海量特征筛选方法。在基于配体的药物分子虚拟筛选中，由于配体分子数量巨大，使用目前最流行的ECFP方法产生的配体分子指纹特征的维数(每一维特征表示一个子结构)将会是海量的，甚至可达上千万维，在实际任务中会陷入“维数灾难”问题。本方法将使用基于EDPP准则的LASSO方法，对配体分子海量的ECFP分子指纹特征进行筛选，利用鲁棒性选择方法得到配体分子相关特征。配体分子的活性通常与少数子结构有关，本方法将快速并大幅去除不相关特征，选择鲁棒的相关特征，解决“维数灾难”问题，得到与配体活性相关的子结构，推动ECFP方法在药物设计中更广泛的应用。

主权项

1.药物设计中配体分子海量特征筛选方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：配体分子扩展连接性指纹ECFP特征生成；给定初始数据集其中是每个分子的原子连接图，Y_i是每个样本的标记，对初始数据集进行处理，得到最终描述样本的ECFP特征，处理过的数据集D^t＝{(X_i,Y_i)|X_i∈R^1*m,1≤i≤n}；步骤2：基于加强对偶多面体投影准则EDPP的最小绝对收缩选择算子LASSO方法的配体分子特征筛选，对处理过的数据集D^t，应用EDPP准则，对于满足条件的λ＝{λ_i|0≤i<K,λ_i>λ_i+1}，得到对应于λ的特征筛选结果Τ＝{Τ_i|Τ_i∈R^1*m,0≤i<K}；Τ_i每一位的值为1代表特征保留，0代表特征已删除，对于K个特征筛选结果，统计每一位特征的频数，然后降序排序，选取排名前p个的特征作为最终的特征筛选结果；步骤3：基于鲁棒性选择方法的配体分子特征选择。