公开(公告)号：CN115631786B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211652534.3

申请日：2022-12-22

Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所

Inventor： 潘艳丽 ,  刘洋 ,  王琳 ,  潘福璐 ,  张晶 ,  张一鸣

IPC: G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提供了一种基于3D蛋白质结构卷积神经网络的虚拟筛选方法、装置和执行设备，所述方法包括使用图神经网络提取小分子化合物的特征和使用卷积神经网络提取蛋白质的3D结构特征，使用深度学习的方法训练出用于预测小分子药物和靶点之间生物活性的模型，进一步应用该模型来预测其他小分子化合物和靶点之间的生物活性。本发明使用3D蛋白质结构数据对蛋白质特征进行提取，提高了模型对蛋白质空间3D结构信息的理解能力，最大程度的提升了小分子化合物和靶点之间生物活性的预测效果。

公开(公告)号：CN115631787A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211652606.4

申请日：2022-12-22

Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所

Inventor： 潘艳丽 ,  刘洋 ,  潘福璐 ,  王琳 ,  张晶 ,  张一鸣

IPC: G16B15/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于3D蛋白质结构卷积神经网络的虚拟筛选系统和方法，该系统包括内容库、训练设备、执行设备和用户设备；训练设备包括数据预处理模块、数据库和训练模块；执行设备包括AI模型、预测模块和I/O接口；数据预处理模块用于处理从内容库读取的原始数据；训练模块用于对AI模型进行训练，使得训练后的AI练模型能够有效地预测小分子药物对所对应靶点的亲和力；执行设备通过I/O接口与用户设备进行数据交互，接收用户设备发送的待预测的小分子和蛋白质信息；执行预测模块使用训练好的AI模型对小分子和蛋白质信息进行处理，输出预测的小分子的生物活性结果，并通过I/O接口将结果发送至用户设备。

公开(公告)号：CN115631787B

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211652606.4

申请日：2022-12-22

Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所

Inventor： 潘艳丽 ,  刘洋 ,  潘福璐 ,  王琳 ,  张晶 ,  张一鸣

IPC: G16B15/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于3D蛋白质结构卷积神经网络的虚拟筛选系统和方法，该系统包括内容库、训练设备、执行设备和用户设备；训练设备包括数据预处理模块、数据库和训练模块；执行设备包括AI模型、预测模块和I/O接口；数据预处理模块用于处理从内容库读取的原始数据；训练模块用于对AI模型进行训练，使得训练后的AI练模型能够有效地预测小分子药物对所对应靶点的亲和力；执行设备通过I/O接口与用户设备进行数据交互，接收用户设备发送的待预测的小分子和蛋白质信息；执行预测模块使用训练好的AI模型对小分子和蛋白质信息进行处理，输出预测的小分子的生物活性结果，并通过I/O接口将结果发送至用户设备。

公开(公告)号：CN115631786A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211652534.3

申请日：2022-12-22

Applicant: 中国中医科学院中医药信息研究所

Inventor： 潘艳丽 ,  刘洋 ,  王琳 ,  潘福璐 ,  张晶 ,  张一鸣

IPC: G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明提供了一种基于3D蛋白质结构卷积神经网络的虚拟筛选方法、装置和执行设备，所述方法包括使用图神经网络提取小分子化合物的特征和使用卷积神经网络提取蛋白质的3D结构特征，使用深度学习的方法训练出用于预测小分子药物和靶点之间生物活性的模型，进一步应用该模型来预测其他小分子化合物和靶点之间的生物活性。本发明使用3D蛋白质结构数据对蛋白质特征进行提取，提高了模型对蛋白质空间3D结构信息的理解能力，最大程度的提升了小分子化合物和靶点之间生物活性的预测效果。