[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(kāi)（公告）號(hào): CN107657146B
• 公開(kāi)（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(ài)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

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于三維子結(jié)構(gòu)的藥物分子比較方法，涉及藥物分子的設(shè)計(jì)與篩選技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括如下步驟：讀入庫(kù)分子的二維或三維結(jié)構(gòu)信息，得到庫(kù)分子的子結(jié)構(gòu)匹配原子序列；讀入查詢分子和庫(kù)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(kù)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(kù)分子多種疊合情況下的重疊體積；分別計(jì)算查詢分子和庫(kù)分子子結(jié)構(gòu)相似度。所述方法能提高分子形狀比較的靈活性，更利于先導(dǎo)化合物的發(fā)現(xiàn)，可應(yīng)用于藥物分子的虛擬篩選。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及藥物分子的設(shè)計(jì)與篩選技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于三維子結(jié)構(gòu)的藥物分子比較方法。

背景技術(shù)

二維結(jié)構(gòu)不相似的分子可能由于擁有相同或相似的子結(jié)構(gòu)而具有相同或相似的生物活性。針對(duì)分子的二維子結(jié)構(gòu)搜索，最大公用子結(jié)構(gòu)算法GMA(Journal of chemicalinformation and computer sciences,1996,36(1):25-34.)可以實(shí)現(xiàn)，得到以分子中原子序號(hào)標(biāo)識(shí)的子結(jié)構(gòu)原子序列；

藥物分子的生物活性主要取決于其三維結(jié)構(gòu)，一種基于加權(quán)高斯函數(shù)的分子疊合算法WEGA(Journal of chemical information and modeling,2013,53(8):1967-1978.)可以實(shí)現(xiàn)分子的三維形狀定量比較，每個(gè)加權(quán)高斯球?qū)?yīng)一個(gè)原子，以所有加權(quán)高斯球體積的加和作為分子的體積，采用多個(gè)起始疊合情況，尋求全局最大疊合體積。

運(yùn)用上述兩種方法進(jìn)行藥物分子形狀比較的主要缺陷是：GMA算法只能進(jìn)行二維子結(jié)構(gòu)的檢索，無(wú)法滿足三維子結(jié)構(gòu)檢索和比較的需求；而WEGA算法沒(méi)有考慮子結(jié)構(gòu)部分對(duì)生物活性的重要性。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是如何提供一種基于三維子結(jié)構(gòu)的藥物分子比較方法，所述方法可以更有效地利用分子的結(jié)構(gòu)信息。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案是：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(kù)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(kù)分子的子結(jié)構(gòu)匹配原子序列；

讀入查詢分子和庫(kù)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(kù)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(kù)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(kù)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(kù)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(kù)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。

進(jìn)一步的技術(shù)方案在于，所述的讀入庫(kù)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(kù)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(kù)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(kù)分子中每個(gè)原子和鍵的類型；

使用GMA算法得到庫(kù)分子的子結(jié)構(gòu)匹配原子序列。

進(jìn)一步的技術(shù)方案在于：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(kù)分子的子結(jié)構(gòu)匹配原子序列后，判斷庫(kù)分子多個(gè)子結(jié)構(gòu)匹配原子序列中有無(wú)重復(fù)原子，舍棄有重復(fù)原子的序列，只保留相互無(wú)重復(fù)原子的多個(gè)子結(jié)構(gòu)匹配序列；將相互無(wú)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)。