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申请/专利权人：溪砾科技(深圳)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯和药效团模型的靶向RNA小分子筛选方法、试验方法及装置，所述方法包括：根据化合物的属性对预设的初始数据库进行反向筛选得到筛选数据库，其中预设的初始数据库是包含多个不同结构和不同信息的小分子化合物的数据库；利用预设的朴素贝叶斯模型对筛选数据库进行模型分类得到化合物库；利用预设的药效团模型根据待筛选的靶向RNA小分子对化合物库进行相似度检索，提取得到目标化合物。本发明可以通过对包含了海量不同结构和信息的小分子化合物的初始数据库进行反向筛选和模型分类得到符合要求的化合物库，再对化合物库进行相似度检索提取得到目标化合物，能减少因结构不稳定带来的误差，提升筛选的精度和准确率。

主权项：1.一种基于贝叶斯和药效团模型的靶向RNA小分子筛选方法，其特征在于，所述方法包括：根据化合物的属性对预设的初始数据库进行反向筛选得到筛选数据库，其中预设的初始数据库是包含多个不同结构和不同信息的小分子化合物的数据库；利用预设的朴素贝叶斯模型对所述筛选数据库进行模型分类得到化合物库；利用预设的药效团模型根据待筛选的靶向RNA小分子对所述化合物库进行相似度检索，提取得到目标化合物；其中，所述根据化合物的属性对预设的初始数据库进行反向筛选得到筛选数据库，包括：按照预设的类药性的筛选规则从所述预设的初始数据库筛选具有药物分子潜力的小分子化合物组成得到药性数据库；计算所述药性数据库内每个小分子化合物关于成药性的评估指标值，并筛选大于预设评估值的小分子化合物形成评估数据库；按照预设的结构规则对所述评估数据库内的小分子化合物进行高通量筛选得到通量数据库；按照预设的毒性分子片段对所述通量数据库的小分子化合物进行毒性筛选得到筛选数据库；所述预设的朴素贝叶斯模型的训练方式包括：获取多个待训练的小分子化合物，每个所述待训练的小分子化合物带有分子属性，所述分子属性包括化合物的ID、编码和标识符；按照预设比例值从多个待训练的小分子化合物筛选若干个待训练的小分子化合物组成训练数据集，并计算所述训练数据集内每个小分子化合物的特征参数，所述特征参数包括分子质量、脂水分配系数、氢键受体和供体、可旋转键、极性表面积；采用所述特征参数计算所述训练数据集每个待训练的小分子化合物的最佳拟合平面，以使所述训练数据集每个待训练的小分子化合物形成一个七维向量；采用若干个所述七维向量进行模型训练得到预设的朴素贝叶斯模型。

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百度查询： 溪砾科技(深圳)有限公司 基于贝叶斯和药效团模型的靶向RNA小分子筛选及试验方法