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申请/专利权人：青岛国实科技集团有限公司
摘要：本申请涉及一种基于超算的高精度AI药物虚拟筛选方法，其中，该方法包括：靶点口袋识别步骤，获取靶点结构数据，基于所述靶点结构数据确定靶点口袋结构；配体构象搜索步骤，获取配体结构数据及所述靶点口袋结构，对所述配体结构数据、靶点口袋结构进行批量剔除杂原子操作、分子特征提取操作后，通过一预训练的AI配体构象搜索模型生成最优配体构象；AI药物虚拟筛选步骤，将所述最优配体构象及所述靶点口袋结构经数据预处理操作及第二分子特征提取操作处理后输入一AI药物虚拟筛选模型得到结合亲和力分值，结合所述亲和力分值进行药物筛选。通过本申请实现提高药物虚拟筛选的准确性和可靠性。
主权项：1.一种基于超算的高精度AI药物虚拟筛选方法，基于GPU集群实现，其特征在于，包括：靶点口袋识别步骤，获取靶点结构数据，基于所述靶点结构数据确定靶点口袋结构，所述靶点口袋结构确定手段包括：匹配PDBbind数据库中标定的靶点口袋结构、采用预定义的靶点口袋结构或基于PandasPdb方法自动生成靶点口袋结构；配体构象搜索步骤，获取配体结构数据及所述靶点口袋结构，对所述配体结构数据、靶点口袋结构进行批量剔除杂原子操作、分子特征提取操作后，通过一预训练的AI配体构象搜索模型生成最优配体构象，所述分子特征提取操作包括提取配体特征、受体特征及交叉区域特征并得到融合特征，所述AI配体构象搜索模型包括扩散模型、打分模型及置信度模型，所述扩散模型用于穷举配体空间内所有配体构象，所述打分模型用于利用图卷积神经网络调整配体构象的空间结构，所述置信度模型用于根据所述打分模型损失值大小筛选配体构象结构，并进一步筛选出RMSD小于2的配体构象作为最优配体构象；AI药物虚拟筛选步骤，将所述最优配体构象及所述靶点口袋结构经数据预处理操作及第二分子特征提取操作处理后输入一AI药物虚拟筛选模型得到结合亲和力分值，结合所述亲和力分值进行药物筛选。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛国实科技集团有限公司 一种基于超算的高精度AI药物虚拟筛选方法
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