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申请/专利权人：暨南大学

摘要：本发明提供共价性抑制剂设计中的EWF片段库构建方法及其应用，涉及生物医药技术领域。该共价性抑制剂设计中的EWF片段库构建方法，包括收集已知共价性激酶抑制剂的结构信息：通过对已知共价性激酶抑制剂CKIs的全面收集，这些数据主要来源于科学文献、专利以及公共数据库；收集的CKI结构将根据其与蛋白质靶标结合的特定区域进行详尽的注释；通过对这些结构的细致分析，我们能够识别出用于形成共价键的关键ElectrophilicWarheadFragment。支持对特定疾病靶标进行个性化药物设计，有助于推动个性化医疗的发展，为患者提供更为精准和个性化的治疗方案，通过深度学习生成的EWF片段，本发明增强了药物分子的多样性，有助于避免药物抗性和提高治疗效果。

主权项：1.共价性抑制剂设计中的EWF片段库构建方法，其特征在于：包括：收集已知共价性激酶抑制剂的结构信息：通过对已知共价性激酶抑制剂CKIs的全面收集，这些数据主要来源于科学文献、专利以及公共数据库；收集的CKI结构将根据其与蛋白质靶标结合的特定区域进行详尽的注释；这些区域包括但不限于前沿区域、DFG区域、P-loop区域和铰链区域；通过对这些结构的细致分析，我们能够识别出用于形成共价键的关键ElectrophilicWarheadFragmentEWF；基于区域位置的注释：对收集到的CKI结构，将进行基于其靶向半胱氨酸的区域位置的注释工作；这一步骤至关重要，因为它不仅帮助我们理解不同EWF的空间分布，还有助于揭示它们与靶标蛋白质相互作用的模式；这种详细的信息将为后续的EWF库构建和药物设计提供坚实的基础；扩展ElectrophilicWarheadFragment库的类型：在注释的基础上，本发明将扩展EWF库的类型；这包括从现有的共价化合物数据库如CovalentInDB中提取信息，特别是那些含有“Michaelacceptor”结构的共价抑制剂；这些数据将为EWF库提供重要的补充，增加库的多样性和覆盖范围；应用深度条件转换神经网络生成新的EWF：为了进一步丰富EWF库，本发明采用了一种创新的方法—深度条件转换神经网络SyntaLinker；这种先进的模型能够通过学习已知的化学结构和模式，自动生成新的EWF候选；通过这种方式，我们能够创造出传统方法难以实现的新结构，极大地扩展了EWF库的潜力；构建ElectrophilicWarheadFragment库：构建了一个包含1028种不同类型EWF的库；这个库不仅在数量上具有优势，而且在多样性和创新性上也具有显著的特点；该库的构建采用了严格的筛选标准，确保每个EWF片段都具有潜在的应用价值；维护和更新ElectrophilicWarheadFragment库：为了保持EWF库的前沿性和实用性，还包括了库的持续维护和更新机制；这将涉及定期的数据库审查、新结构的添加以及过时或无效结构的淘汰；应用案例和实验验证：提供一系列应用案例，展示如何利用EWF库进行共价性抑制剂的设计；此外，将通过实验验证来测试所设计分子的活性和选择性，确保它们在实际应用中的有效性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 暨南大学 共价性抑制剂设计中的EWF片段库构建方法及其应用