-
题名基于结构特征的药物靶点亲和力预测
- 1
-
-
作者
邵允昶
张媛媛
江明建
-
机构
青岛理工大学
-
出处
《现代信息科技》
2024年第5期162-166,共5页
-
文摘
预测药物与其靶向蛋白的结合亲和力是研发新药的关键步骤。传统的湿实验耗时长,成本高。随着人工智能技术的快速发展,在药物筛选阶段应用深度学习的技术可以大幅度提升研发效率。针对上述问题,提出一种基于卷积神经网络预测药物靶点亲和力的方法。将蛋白质和小分子的结构特征分别转换成对应的三维矩阵,送入对应的三维卷积神经网络中进行训练,然后再通过若干层全连接神经网络提取特征值,得到最终的亲和力值。实验结果表明,该模型可有效地预测药物靶点亲和力,具有良好的应用前景。
-
关键词
人工智能
深度学习
卷积神经网络
蛋白质结构
药物靶点亲和力预测
-
Keywords
Artificial Intelligence
Deep Learning
Convolutional Neural Networks
protein structure
prediction of drug target binding affinity
-
分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
T18
[一般工业技术]
-
-
题名深度学习在药物靶点亲和力预测中的应用
- 2
-
-
作者
胡少飞
辛念
田德振
李博
-
机构
北京理工大学生命学院
北京理工大学生命学院
北京理工亘舒科技有限公司
北京理工大学前沿交叉科学研究院
-
出处
《生命科学仪器》
2023年第3期23-35,共13页
-
文摘
在药物研发前期阶段中,预测小分子药物和蛋白质靶点结合亲和力的计算机方法已经证明其关键作用,这类方法被称为药物靶点亲和力(Drug-Target Affinity,DTA)预测。其中基于深度学习的DTA预测方法表现出其预测模型优异的性能与巨大的潜力。这篇综述全面回顾了与基于深度学习的DTA预测相关的主题,如来源数据库、数据挖掘与特征学习方法、深度学习模型等,以及一些利用这些资源开发的代表性的预测方法。本综述首先从数据格式和编码方案的角度讨论了来自各种库的化合物和蛋白质数据。对于DTA预测模型,我们从两种角度进行分类,即预测任务类型的角度和模型采用的学习方法的角度,并且总结了每个类型代表性的DTA预测模型。最后,我们讨论了一些尚存的问题,以探索开发更强大和准确的DTA预测方法。
-
关键词
药物研发
深度学习
药物-靶点亲和力预测
-
Keywords
drug discovery
deep learning.DTA prediction
-
分类号
R917
[医药卫生—药物分析学]
-