用于虚拟筛选的蛋白配体亲和力预测方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118782136A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410831073.9

    申请日:2024-06-26

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明属于生物信息结合深度学习的技术领域,更具体地,涉及一种用于虚拟筛选的蛋白配体亲和力预测方法、系统、电子设备及存储介质。所述方法包括:对PDBbind数据集中的蛋白‑配体复合物样本进行预处理,构建训练样本集;构建亲和力预测模型,并利用训练样本集训练亲和力预测模型;分别获取蛋白和配体的pdb格式或pdbqt格式的结构文件,通过AutoDock分子对接进行蛋白和配体对接,得到目标蛋白‑配体复合物,并对目标蛋白‑配体复合物进行预处理;将预处理后的目标蛋白‑配体复合物输入训练后的亲和力预测模型中,生成蛋白‑配体亲和力预测结果。本发明提高了蛋白‑配体亲和力预测的精度和效率。

    基于Docker的蛋白质分子动力学模拟与轨迹分析系统及实现方法

    公开(公告)号:CN117198384A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311160703.6

    申请日:2023-09-11

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明属于结构生物信息学领域,提供了基于Docker的蛋白质分子动力学模拟与轨迹分析系统及实现方法,以web系统的形式,集成了自动执行Gromacs模拟命令、轨迹数据分析可视化和记录管理三个功能模块,并利用Docker技术将该系统及其所有依赖项构建成镜像,使用Docker Compose定义系统的容器化部署方式。解决了Gromacs运行环境部署复杂、模拟流程繁琐、分析结果文件繁杂等问题,为使用者提供了简单快速的环境部署功能和直观便捷的模拟、分析环境。

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