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龙图腾网获悉河南省肿瘤医院;浙江大学申请的专利基于深度学习的LCK抑制剂虚拟筛选方法、装置、设备以及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118571312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410664841.6，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于深度学习的LCK抑制剂虚拟筛选方法、装置、设备以及存储介质是由周可树;郭豪;沈哲远;董晓武;陈柔棻;刘星辰;杨静宜;张青;袁永仪设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的LCK抑制剂虚拟筛选方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的LCK抑制剂虚拟筛选方法，包括：获取LCK靶点的分子数据，清洗数据，并得到LCK靶点的评估专用数据集，计算专用数据集中各个分子的摩根指纹并建立相似性矩阵，将各个分子进行聚类以形成多个簇；获取各个所述簇中的一个活性分子集，并根据一个活性分子集生成一个诱饵分子集；分别获取配体小分子和受体蛋白质，根据活性分子集和诱饵分子集，评估并确定深度学习算法和分子对接程序；分别获取分子数据库和蛋白质，根据经确定的深度学习算法和分子对接程序，进行虚拟筛选，获得准目标分子；检测准目标分子对于LCK的体外抑制活性，获得最终目标分子；对最终目标分子进行生物学效应评估。本发明还涉及装置、设备以及存储介质。

本发明授权基于深度学习的LCK抑制剂虚拟筛选方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的LCK抑制剂虚拟筛选方法，其特征在于，包括： 获取LCK靶点的分子数据，清洗所述数据，并得到LCK靶点的评估专用数据集，计算所述LCK靶点的评估专用数据集中各个分子的摩根指纹并建立相似性矩阵，将所述各个分子进行聚类以形成多个簇； 获取各个所述簇中的一个活性分子集，并根据所述一个活性分子集生成一个诱饵分子集； 分别获取配体小分子和受体蛋白质，根据所述活性分子集和所述诱饵分子集，评估并确定深度学习算法和分子对接程序，其中， 评估的深度学习算法包括：PLANET深度学习算法，评估的分子对接程序包括四种分子对接程序：AutoDock-GPU分子对接程序、AutodockVina分子对接程序、LeDock分子对接程序，以及GlideSP分子对接程序；经确定的分子对接程序至少包括经评估的所述四种分子对接程序中的一者；经确定的深度学习算法为PLANET深度学习算法，经确定的分子对接程序为GlideSP分子对接程序； 分别获取分子数据库和蛋白质，根据经确定的深度学习算法和分子对接程序，进行虚拟筛选，通过所述虚拟筛选获得准目标分子，其中， 所述虚拟筛选至少包括两个步骤，其中，第一虚拟筛选步骤为通过PLANET深度学习算法进行筛选，第二虚拟筛选步骤为通过GlideSP分子对接程序再次进行筛选； 检测所述准目标分子对于LCK的体外抑制活性，获得最终目标分子；对所述最终目标分子进行生物学效应评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河南省肿瘤医院;浙江大学，其通讯地址为：450003 河南省郑州市金水区东明路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。