公开(公告)号：CN118072815A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410227537.5

申请日：2024-02-29

Applicant: 东北农业大学

Inventor： 张艺千 ,  周长建 ,  向文胜 ,  吴秋峰 ,  康承昊 ,  宋佳

IPC: G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G16B30/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及人工智能与药物发现相关领域，具体来说，发明了一种基于Transfrormer、图卷积神经网络和融合口袋特征方法相结合的蛋白质‑配体相互作用预测方法。由于传统的蛋白质‑配体相互作用分析往往需要耗费大量的人力物力以及时间成本，并且实验失败风险较高。本发明结合Transformer和图卷积神经网络两种模型架构的优势，并利用口袋特征结合协方差运算融合方法，将融合后的特征输入到分类器进行蛋白质‑配体相互作用预测。该方法通过在公开数据集上通过一系列评估指标测试明显优于现有方法，为蛋白质‑配体相互关系预测提供新思路。