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本发明提供一种基于深度学习的配体化合物快速预筛选模型。包括如下步骤:S1、构建数据集,将配体化合物与受体蛋白质结合位点的氨基酸序列信息进行编码;S2、将配体与受体结构向量结合起来,输入到深度神经网络,输出亲和力评分,模型采用监督学习的方式进行训练;S3、按照亲和力评分结果进行排序,筛选出阳性化合物,剔除大量阴性化合物;S4、获取阳性化合物分子指纹(分子特征),基于相似度或距离度量方法进行聚类;S5、取每个簇中评分最高的化合物,作为潜在活性化合物。本发明实现了配体化合物的快速预筛选,通过对阳性化合
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113393911 B
(45)授权公告日 2022.08.19
(21)申请号 202110697840.8 (51)Int.Cl.
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