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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：一种基于经验图神经网络的蛋白质‑配体亲和力预测方法，从目标蛋白质与小分子配体的复合物中提取出蛋白质所有残基的β碳原子以及配体中所有重原子在三维空间中的全局坐标，然后根据全局坐标以及配体的化学键信息计算得到蛋白质图、配体图以及相互作用图的邻接矩阵；再根据蛋白质的进化信息以及配体原子的属性分别计算得到残基结点和原子结点的原始结点特征，将邻接矩阵和原始结点特征输入训练后的经验图神经网络得到蛋白质结构的亲和力。本发明将深度学习技术与蛋白质结构领域的知识相结合，通过经验图神经网络深入挖掘蛋白质与配体的空间位置关系，能够学习到更有效的蛋白质与配体间的位置关系，提升蛋白质‑配体亲和力预测的精度。
主权项：1.一种基于经验图神经网络的蛋白质-配体亲和力预测方法，其特征在于，从目标蛋白质与小分子配体的复合物中提取出蛋白质所有残基的β碳原子以及配体中所有重原子在三维空间中的全局坐标，然后根据全局坐标以及配体的化学键信息计算得到蛋白质图、配体图以及相互作用图的邻接矩阵；再根据蛋白质的进化信息以及配体原子的属性分别计算得到残基结点和原子结点的原始结点特征，将邻接矩阵和原始结点特征输入训练后的经验图神经网络得到蛋白质结构的亲和力；所述的经验图神经网络基于模拟经验打分函数的图神经网络模型，包括：分别用于为蛋白质与配体的两个图卷积层、对应的经验相互作用层用于分别表征蛋白质、配体以及两者间的相互作用、全局最大值池化层用于聚合所有残基及其对应原子特征以生成蛋白质及其对应配体的特征以及多层感知机，其中：全局最大值池化层将蛋白质与配体的特征拼接后输入至多层感知机中以预测蛋白质与配体的对数形式的解离均衡常数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 基于经验图神经网络的蛋白质-配体亲和力预测方法
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