[發(fā)明專利]基于三維子結(jié)構(gòu)的藥物分子比較方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710852115.7
• 申請(qǐng)日: 2017-09-20
• 公開（公告）號(hào): CN107657146B
• 公開（公告）日: 2020-05-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐峻;利秀明;嚴(yán)鑫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州市愛菩新醫(yī)藥科技有限公司
• 主分類號(hào): G16C20/50
• 分類號(hào): G16C20/50;G16C20/70
• 代理公司: 廣州市合本知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44421
• 代理人: 譚啟斌

1.一種基于三維子結(jié)構(gòu)的藥物分子比較方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

讀入庫分子的二維或三維結(jié)構(gòu)信息，定義查詢子結(jié)構(gòu)，得到庫分子的子結(jié)構(gòu)匹配原子序列；

讀入查詢分子和庫分子的三維結(jié)構(gòu)信息，以及查詢子結(jié)構(gòu)的相關(guān)信息，分別計(jì)算查詢分子、庫分子各自子結(jié)構(gòu)的自身重疊體積與各自邊鏈的自身重疊體積；

計(jì)算查詢分子和庫分子多種疊合情況下的重疊體積；

根據(jù)查詢分子子結(jié)構(gòu)的自身重疊體積和邊鏈的自身重疊體積，庫分子子結(jié)構(gòu)的自身重疊體積和邊鏈的自身重疊體積和兩分子的子結(jié)構(gòu)及邊鏈的疊合體積，分別計(jì)算查詢分子和庫分子子結(jié)構(gòu)相似度,以及邊鏈相似度，以子結(jié)構(gòu)相似度和邊鏈相似度作為兩分子的綜合相似度，當(dāng)庫分子匹配子結(jié)構(gòu)有多個(gè)時(shí)，比較各個(gè)匹配子結(jié)構(gòu)下兩分子綜合相似度，選擇其中最大值作為兩分子的綜合相似度；

其中，所述讀入查詢分子和庫分子的三維結(jié)構(gòu)信息，以及查詢子結(jié)構(gòu)的相關(guān)信息，分別計(jì)算查詢分子、庫分子各自子結(jié)構(gòu)的自身重疊體積與各自邊鏈的自身重疊體積的方法如下：

讀入查詢分子的三維結(jié)構(gòu)信息，所述三維結(jié)構(gòu)信息包括查詢分子中每個(gè)原子的類型及其坐標(biāo)數(shù)值；

讀入查詢子結(jié)構(gòu)的相關(guān)信息，所述相關(guān)信息為每個(gè)查詢子結(jié)構(gòu)的原子個(gè)數(shù)以及原子序列；

計(jì)算查詢分子中子結(jié)構(gòu)原子的疊合權(quán)重w_c，查詢分子中邊鏈原子的權(quán)重為w_s；

計(jì)算查詢分子子結(jié)構(gòu)的自身重疊體積和邊鏈的自身重疊體積，為查詢分子子結(jié)構(gòu)原子的加權(quán)高斯球體積，為查詢分子邊鏈原子的加權(quán)高斯球體積，qc表示查詢分子子結(jié)構(gòu)的所有加權(quán)高斯球的集合，qs表示查詢分子邊鏈的所有加權(quán)高斯球的集合，并將兩者加和v_qc+v_qs作為查詢分子的自身重疊體積；

讀入庫分子的三維結(jié)構(gòu)信息，所述三維結(jié)構(gòu)信息包括庫分子中每個(gè)原子的類型及其坐標(biāo)數(shù)值；

計(jì)算庫分子中子結(jié)構(gòu)原子的疊合權(quán)重w′_c，庫分子中邊鏈原子的權(quán)重為w′_s；

計(jì)算庫分子子結(jié)構(gòu)的自身重疊體積和邊鏈的自身重疊體積，為庫分子子結(jié)構(gòu)原子的加權(quán)高斯球體積，為庫分子邊鏈原子的加權(quán)高斯球體積，dc表示庫分子子結(jié)構(gòu)的所有加權(quán)高斯球的集合，ds表示庫分子邊鏈的所有加權(quán)高斯球的集合，并將兩者加和v_dc+v_ds作為庫分子的自身重疊體積。

2.如權(quán)利要求1所述的基于三維子結(jié)構(gòu)的藥物分子比較方法，其特征在于，所述的讀入庫分子的二維或三維結(jié)構(gòu)信息，定義查詢子結(jié)構(gòu)，得到庫分子的子結(jié)構(gòu)匹配原子序列的方法如下：

由查詢分子中定義子結(jié)構(gòu)為查詢子結(jié)構(gòu)，定義的子結(jié)構(gòu)為一個(gè)或多個(gè)，得到查詢子結(jié)構(gòu)原子序列；

讀入查詢子結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)信息，所述結(jié)構(gòu)信息包括查詢子結(jié)構(gòu)中每個(gè)原子和鍵的類型；

讀入庫分子的二維或三維結(jié)構(gòu)信息，所述二維或三維結(jié)構(gòu)信息包括庫分子中每個(gè)原子和鍵的類型；

使用GMA算法得到庫分子的子結(jié)構(gòu)匹配原子序列。

3.如權(quán)利要求1所述的基于三維子結(jié)構(gòu)的藥物分子比較方法，其特征在于:

定義的查詢子結(jié)構(gòu)為多個(gè)時(shí)，且定義的查詢子結(jié)構(gòu)之間不允許有重疊，使用GMA算法得到庫分子的子結(jié)構(gòu)匹配原子序列后，判斷庫分子多個(gè)子結(jié)構(gòu)匹配原子序列中有無重復(fù)原子，舍棄有重復(fù)原子的序列，只保留相互無重復(fù)原子的多個(gè)子結(jié)構(gòu)匹配序列；將相互無重復(fù)原子的多個(gè)子結(jié)構(gòu)匹配序列合并為一個(gè)子結(jié)構(gòu)序列，即視為一個(gè)子結(jié)構(gòu)。

4.如權(quán)利要求1所述的基于三維子結(jié)構(gòu)的藥物分子比較方法，其特征在于:

當(dāng)定義的查詢子結(jié)構(gòu)為一個(gè)時(shí)，再定義一個(gè)或多個(gè)外源子結(jié)構(gòu)，且外源子結(jié)構(gòu)即是不在查詢分子中，但能與查詢子結(jié)構(gòu)有相似功能的子結(jié)構(gòu)，使用GMA算法得到庫分子的與查詢子結(jié)構(gòu)或外源子結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的子結(jié)構(gòu)匹配原子序列后，無需判斷所有匹配原子序列中有無重復(fù)原子；外源子結(jié)構(gòu)將視為單獨(dú)的子結(jié)構(gòu)，在相應(yīng)的步驟中，將由外源子結(jié)構(gòu)匹配得到的綜合相似度與由查詢子結(jié)構(gòu)匹配的綜合相似度比較得到綜合相似度最好的結(jié)果。