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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明属于生物信息结合深度学习的技术领域，更具体地，涉及一种用于虚拟筛选的蛋白配体亲和力预测方法、系统、电子设备及存储介质。所述方法包括：对PDBbind数据集中的蛋白‑配体复合物样本进行预处理，构建训练样本集；构建亲和力预测模型，并利用训练样本集训练亲和力预测模型；分别获取蛋白和配体的pdb格式或pdbqt格式的结构文件，通过AutoDock分子对接进行蛋白和配体对接，得到目标蛋白‑配体复合物，并对目标蛋白‑配体复合物进行预处理；将预处理后的目标蛋白‑配体复合物输入训练后的亲和力预测模型中，生成蛋白‑配体亲和力预测结果。本发明提高了蛋白‑配体亲和力预测的精度和效率。
主权项：1.一种用于虚拟筛选的蛋白配体亲和力预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取PDBbind数据集，并对所述PDBbind数据集中的蛋白-配体复合物样本进行预处理，构建训练样本集；S2、构建亲和力预测模型，并利用所述训练样本集训练所述亲和力预测模型；S3、分别获取蛋白质和配体的pdb格式或pdbqt格式的结构文件，通过AutoDock分子对接进行蛋白质和配体对接，得到目标蛋白-配体复合物，并对所述目标蛋白-配体复合物进行预处理；S4、将预处理后的所述目标蛋白-配体复合物输入训练后的所述亲和力预测模型中，生成蛋白-配体亲和力预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 用于虚拟筛选的蛋白配体亲和力预测方法、系统、电子设备及存储介质
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