[發明專利]學習預測復合物對標靶的影響有效
| 申請號: | 201280013276.2 | 申請日: | 2012-02-14 |
| 公開(公告)號: | CN103493057A | 公開(公告)日: | 2014-01-01 |
| 發明(設計)人: | 阿馬格汗·W·奈克;喬舒亞·D·坎加斯;克里斯托弗·J·蘭米德;羅伯特·F·墨菲 | 申請(專利權)人: | 卡內基·梅隆大學 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00;G06F17/30 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 唐京橋;李春暉 |
| 地址: | 美國賓夕*** | 國省代碼: | 美國;US |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 學習 預測 復合物 影響 | ||
優先權要求
本申請要求2011年2月14日申請的臨時美國專利申請61/463,206、2011年2月18日申請的臨時美國專利申請61/463,589以及2011年2月18日申請的臨時美國專利申請61/463,593的優先權,每個申請的全部內容通過引用合并于此。
政府權利
在此公開的技術在國家衛生研究院之下由政府支持完成,項目編號為3R01GM075205-03S2。政府可以在公開于此的技術中具有一定的權利。
背景技術
藥物開發是以疾病中涉及的蛋白質的識別開始并且在臨床試驗中測試之后結束的漫長過程。對蛋白質而言,對藥物進行識別,所述藥物增加或者降低與疾病相聯系的蛋白質的活性。
在例子中,高通量篩選(HTS)是測試很多藥物對蛋白質的影響的常用方法。在HTS中,化驗用于檢測藥物對蛋白質的影響。通常,化驗包括用于確定另一材料的特性的材料。
發明內容
在本公開的一方面,由一個或多個處理裝置執行的方法包括:獲得指示與標靶和復合物的組合相關聯的實驗的信息;使用實驗中的至少一個實驗的結果來初始化信息;基于初始化,生成模型以預測復合物對標靶的影響;基于獲得的實驗和模型,生成對于待執行的實驗的預測;基于預測,從待執行的實驗中選擇一個或多個實驗;執行一個或多個實驗;以及使用一個或多個實驗的執行的一個或多個結果來更新模型。
本公開的實施可以包括以下特征中的一個或多個。在一些實施中,預測包括指示復合物被預測是否對標靶有影響的值。在其它實施中,影響包括積極影響或者消極影響。在還有的其它實施中,選擇包括:從待執行的實驗中選擇相對于待執行的實驗中的其它實驗的其它影響的其它預測而言與增加的影響的預測相關聯的實驗。
在一些實施中,該方法包括:重復生成預測、選擇、執行和更新的行為,直到檢測到預定義的條件為止。在其它實施中,該方法包括檢索指示標靶和復合物的信息;其中獲得包括:根據獲得的信息生成實驗空間,其中實驗空間包括指示與標靶和復合物的組合相關聯的實驗的信息的視覺表示;并且其中更新包括更新實驗空間。
在一些實施中,該方法包括檢索指示復合物和標靶中的一個或多個的特征的信息;其中生成模型包括:基于特征生成模型。在其它實施中,特征包括分子量特征、理論等電位點特征、氨基酸組成特征、原子組成特征、消光系數特征、不穩定指數特征、脂肪指數特征和親水性總平均值特征中的至少一個。
在一些實施中,模型包括:不依賴于復合物和標靶的特征生成模型。在其它實施中,復合物包括藥物、藥物的組合、核酸和聚合物中的一個或多個;并且標靶包括蛋白質、酶和核酸中的一個或多個。
在本公開的再一方面,由一個或多個處理裝置執行的方法包括:獲得指示與標靶和復合物的組合相關聯的實驗的信息;使用實驗中的至少一個實驗的結果來初始化信息;基于初始化,生成模型以預測復合物對標靶的影響;基于標靶和復合物中的一個或多個的特征,并且根據獲得的實驗,選擇一個或多個實驗用于執行;執行選擇的一個或多個實驗;以及使用一個或多個實驗的執行的一個或多個結果來更新模型。
在本公開的再一方面,一個或多個機器可讀介質被配置成存儲指令,所述指令可由一個或多個處理裝置執行,以執行前述特征中的一個或多個。
在本公開的又一方面,電子系統包括:一個或多個處理裝置;以及一個或多個機器可讀介質,其配置成存儲指令,所述指令可由一個或多個處理裝置執行,以執行前述特征中的一個或多個。
前述內容中的全部或部分可以實施為包括指令的計算機程序產品,所述指令存儲在一個或多個非暫態機器可讀存儲介質上,并且可在一個或多個處理裝置上執行。前述內容中的全部或部分可以實施為設備、方法或電子系統,其可以包括一個或多個處理裝置和存儲器,以便存儲可執行的指令以實施所述功能。
在下面的附圖和描述中闡述一個或多個實施的細節。從描述和附圖中,并且從權利要求中,其它特征、目標和優點將是明顯的。
附圖說明
圖1是用于生成復合物對標靶的影響的預測的網絡環境的例子的示圖。
圖2是示出用于生成復合物對標靶的影響的預測的網絡環境的部件的例子的框圖。
圖3是示出用于生成復合物對標靶的影響的預測的示例過程的流程圖。
圖4示出了可以用于實現在此描述的技術的計算機裝置和移動計算機裝置的例子。
各個附圖中的相同的附圖標記和名稱指示相同的元件。
具體實施方式
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于卡內基·梅隆大學,未經卡內基·梅隆大學許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
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G06F 電數字數據處理
G06F19-00 專門適用于特定應用的數字計算或數據處理的設備或方法
G06F19-10 .生物信息學,即計算分子生物學中的遺傳或蛋白質相關的數據處理方法或系統
G06F19-12 ..用于系統生物學的建?;蚍抡?,例如:概率模型或動態模型,遺傳基因管理網絡,蛋白質交互作用網絡或新陳代謝作用網絡
G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





