公开(公告)号：CN116246696A

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202310319885.0

申请日：2023-03-29

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 陈晓健 ,  顾彦慧 ,  刘畅 ,  张先锋 ,  夏浩辉 ,  李杨 ,  李亚飞 ,  王金兰

IPC: G16B15/30 ,  G16B35/20 ,  G16B40/00 ,  G16B50/00 ,  G06F16/901 ,  G06F16/903

Abstract: 本发明公开了一种基于快速检索的配体对接姿势虚拟筛选方法，包括：对配体构象信息数据进行预处理，建立得到以检索树空间索引结构的索引表；输入已知的活性配体构象，利用检索树空间索引结构来快速检索和筛选与查询构象相似的潜在候选构象，将最相似的top‑k查询结果作为top‑k构象结果；对检索得到的top‑k构象结果进行评估，比较输出top‑k候选构象与天然构象的实际RMSD值，验证筛选结果的准确性，对筛选策略进一步优化。本发明基于配体分子的空间数据，利用三维空间检索树组织数据结构、创建索引，以减少搜索范围，从而能够在海量配体结构数据中快速检索出最佳对接姿势结构，有效提高预测性能。

公开(公告)号：CN116343910A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310327119.9

申请日：2023-03-30

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 顾彦慧 ,  陈晓健 ,  张先锋 ,  郝渊苏 ,  文羽昕 ,  廖楚悦

IPC: G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的蛋白质与配体之间对接姿势的预测方法，首先，获取蛋白质‑配体复合物的生物信息样本集，样本集包括样本数据和样本标注数据；其次，构建基于图神经网络的对接姿势生成模型和基于多视角的对接姿势评估模型，进一步调节模型的参数，通过训练得到的结构生成模型对样本数据进行处理，获得蛋白质配体的姿势对接实际输出；最后，利用主流的姿势对接结构评价指标对输出结果进行稳定性评估。本发明直接利用配体蛋白质的生物结构信息生成最优的对接姿势结构，并通过多角度的综合评估模型对生成结果进行评估，从而提高对配体‑蛋白质姿势结构对接预测的准确性，以及提高对配体‑蛋白质姿势结构对接预测结果评估的有效性。

公开(公告)号：CN113990415A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111637075.7

申请日：2021-12-30

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 顾彦慧 ,  李亚飞 ,  顾敏 ,  卢新宇 ,  曲维光 ,  王金兰 ,  周俊生 ,  张先锋

IPC: G16C60/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的三维催化材料催化特性筛选系统，包括催化剂材料浅层特性采样模块、催化剂材料结构信息嵌入模块、催化材料性质学习模块、催化材料隐层信息表示模块和催化材料多任务筛选模块，所述催化剂材料浅层特性采样模块包括中心原子投影和邻接结构采样，所述催化材料性质学习模块包括通过N层的Graph Transformer神经网络学习催化材料结构信息，本发明的有益效果：与传统的DFT方法预测分子性质相比通过本系统对分子性质筛选所花费的时间具有显著的减少、所花费的算力成本显著减少。