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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)

摘要：本发明公开了一种β淀粉样蛋白荧光探针激发波长预测方法及系统，属于β淀粉样蛋白荧光探针激发波长预测领域。利用ONIOM模型优化β淀粉样蛋白与探针形成的复合物结构；基于优化得到的复合物结构，提取荧光探针中原子i的原子序数Zi'以及该原子的三维坐标Pi'=xi'，yi'，zi'，并将所有原子的数据转为行矩阵X'=[Z1',P1',Z2',P2',Z3',P3'...Zi',Pi']；将X'输入训练好的β淀粉样蛋白荧光探针激发波长预测模型中，输出待预测的β淀粉样蛋白荧光探针的激发波长。准确度高、预测速度快，克服了实验操作繁琐、周期长、测量结果不稳定以及理论计算成本高昂、耗时长的问题。

主权项：1.一种β淀粉样蛋白荧光探针激发波长预测方法，其特征在于，包括如下步骤：利用ONIOM模型优化β淀粉样蛋白与待预测的荧光探针形成的复合物结构；基于优化得到的复合物结构，提取荧光探针中原子i的原子序数Zi'以及该原子的三维坐标Pi'=xi'，yi'，zi'，并将所有原子的数据转为行矩阵X'=[Z1',P1',Z2',P2',Z3',P3'...Zi',Pi']；将行矩阵X'输入训练好的基于图神经网络模型的β淀粉样蛋白荧光探针激发波长预测模型中，输出待预测荧光探针的吸收峰波长，即为待预测的β淀粉样蛋白荧光探针的激发波长；所述β淀粉样蛋白与待预测的荧光探针对接形成的复合物结构的获取方法包括如下步骤：以待预测的荧光探针分子结构为配体，β淀粉样蛋白结构为受体，通过分子对接进行几何匹配和能量匹配相互识别，统计配体和受体之间的匹配模式和结合能，选取探针在β淀粉样蛋白不同位点处结合能最大的构型作为代表，获得β淀粉样蛋白与待预测的荧光探针形成的复合物结构；所述优化包括如下步骤：将β淀粉样蛋白与待预测的荧光探针形成的复合物结构文件转为gjf格式的结构文件；打开gjf格式的结构文件，将探针部分设置为高层，将β淀粉样蛋白部分设置为低层；高层和低层分别采用密度泛函方法和分子力学方法的计算级别，选取b3lyp泛函、6-31Gd基组对高层原子进行描述，同时选择普适性力场UFF对低层原子进行描述，使用ONIOM模型对复合物进行构型优化，其中高层中的原子全放开进行优化，并冻结低层中的原子；所述基于图神经网络模型的β淀粉样蛋白荧光探针激发波长预测模型的训练方法，包括如下步骤：利用分子对接获得β淀粉样蛋白与其荧光探针形成的复合物结构；利用ONIOM模型优化所述复合物结构；基于ONIOM模型优化得到的复合物结构，对复合物进行激发态计算，获取激发态信息，从中提取振子强度最大的激发态对应的波长，即为荧光探针的吸收峰波长Y；基于ONIOM模型优化得到的复合物结构，提取探针分子中原子i的原子序数Zi以及该原子的三维坐标Pi=xi，yi，zi，并将所有原子的数据转为行矩阵X=[Z1,P1,Z2,P2,Z3,P3...Zi,Pi]；以行矩阵X作为输入，以吸收峰波长Y作为输出，构建数据集，并划分为训练集、验证集和测试集；构建图神经网络模型，使用训练集对模型进行训练；使用验证集评估模型的准确性，调整超参数，并通过计算测试集的评价指标对所训练的图神经网络模型进行评估，衡量模型的性能；选取最后一轮训练获得的模型为训练好的基于图神经网络模型的β淀粉样蛋白荧光探针激发波长预测模型。

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