[发明专利]基于小样本的先导化合物虚拟筛选方法和装置有效
| 申请号： | 201910470488.7 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110176279B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 黄婉晴;吴建盛;胡海峰 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G16C20/50 | 分类号： | G16C20/50 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王艳丽 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小样本的先导化合物虚拟筛选方法和装置。方法包括：利用药物靶标及其同源药物靶标的配体样本信息，采用稀疏低秩多任务学习来构建虚拟筛选模型；采用低秩正则化项来学习同源药物靶点与配体分子作用的共同特征；采用稀疏正则化项来学习新药物靶点与配体分子作用的独特特征；利用构建的模型对小样本下的先导化合物的活性进行预测并评价其性能。本发明还提供了实现上述方法相应的装置。采用本发明的方法和装置，可以实现既能提高筛选的效率又能节省时间和巨额的资金花销的目的。同时，本发明应用于药物筛选领域时也能够满足药物靶标配体的生物活性预测的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 样本 先导 化合物 虚拟 筛选 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于小样本的先导化合物虚拟筛选方法，其特征在于，包括：(1)利用新药物靶标及同源药物靶标的配体样本信息，采用稀疏低秩多任务学习来构建虚拟筛选模型；(2)采用低秩正则化项来学习同源药物靶点与配体分子作用的共同特征；(3)采用稀疏正则化项来学习新药物靶点与配体分子作用的独特特征；(4)利用构建的模型对小样本下的先导化合物的活性进行预测并评价其性能。
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