[发明专利]药物设计中配体分子特征筛选装置和筛选方法在审
| 申请号： | 201810173915.0 | 申请日： | 2018-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN108399316A | 公开（公告）日： | 2018-08-14 |
| 发明（设计）人： | 胡海峰;孙怡 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 徐振兴;姚姣阳 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种在药物设计中，基于多任务学习的配体分子特征筛选方法及装置。在基于配体的药物分子虚拟筛选中，对于重要的药物靶标，由于发现的配体分子数量很少，很难构建好的虚拟筛选模型。本方法将使用基于LASSO的多任务学习方法，通过任务与任务之间的相关性，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，本方法将快速找到决定主体和配体相互作用活性的关键因素，解决当任务样本量比较少时，模型构造的问题，发现共同的作用因素和各自独特的作用因素，提高模型的鲁棒性，得到与配体活性相关的子结构，进行有效的特征筛选。 | ||
| 搜索关键词： | 配体分子 特征筛选 任务学习 药物设计 作用因素 子结构 配体 虚拟 筛选 配体相互作用 关键因素 模型构造 筛选模型 药物靶标 药物分子 鲁棒性 样本量 构建 鲁棒 发现 | ||
【主权项】：
1.一种药物设计中配体分子特征筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取所需要的初始数据集；(2)配体分子的特征生成；(3)获取各个配体药物靶标作用的活性值；(4)利用多任务学习的方法，进行特征筛选。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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