[發明專利]構象預測方法

在審

• 申請號: 202211542147.4
• 申請日: 2022-12-02
• 公開（公告）號: CN115862729A
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發明（設計）人: 崔學峰;楊政和
• 申請（專利權）人: 聯泰集群（北京）科技有限責任公司
• 主分類號: G16B15/30
• 分類號: G16B15/30;G16B15/20;G16B40/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 李彩玲

1.一種構象預測方法，其特征在于，包括：

獲取構象預測模型，并獲取待預測復合物結構數據；其中，所述待預測復合物結構數據包括配體結構數據和目標蛋白質結構數據；

將所述配體結構數據和所述目標蛋白質結構數據輸入所述構象預測模型，獲取配體特征和目標蛋白質特征；

對所述配體特征和所述目標蛋白質特征進行位置嵌入、交叉注意力和對連接操作，得到與所述配體特征和所述目標蛋白質特征匹配的對連接結果；

根據所述對連接結果，預測所述配體結構數據和所述目標蛋白質結構數據的目標結合構象。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取構象預測模型，包括：

獲取訓練集數據和測試集數據；

將所述訓練集數據輸入深度學習模型進行特征學習，得到學習后深度學習模型；

將所述測試集數據輸入所述學習后深度學習模型進行驗證測試，得到構象預測模型。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述配體結構數據和所述目標蛋白質結構數據輸入所述構象預測模型，獲取配體特征和目標蛋白質特征，包括：

將所述配體結構數據處理為分子圖，并將所述目標蛋白質結構數據處理為結合網格；

其中，所述分子圖為由原子節點和原子連接鍵構成的有向圖；所述結合網格為由點和點連接邊構成的多邊形網格有向圖；

將所述分子圖和所述結合網格輸入所述構象預測模型，獲取配體特征和目標蛋白質特征。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，對所述配體特征和所述目標蛋白質特征進行位置嵌入、交叉注意力和對連接操作，得到與所述配體特征和所述目標蛋白質特征匹配的對連接結果，包括：

根據所述分子圖中各原子節點的度對所述配體特征進行位置嵌入，得到嵌入后配體特征；

根據所述結合網格中各點的度對所述目標蛋白質特征進行位置嵌入，得到嵌入后目標蛋白質特征；

根據所述嵌入后配體特征中的查詢Q向量、所述嵌入后目標蛋白質特征中的鍵K向量和值V向量，對所述嵌入后配體特征進行交叉注意力操作，得到處理后配體特征；

根據所述嵌入后目標蛋白質特征中的Q向量、所述嵌入后配體特征中的K向量和V向量，對所述嵌入后目標蛋白質特征進行交叉注意力操作，得到處理后目標蛋白質特征；

對所述處理后配體特征和所述處理后目標蛋白質特征進行對連接操作，得到對連接結果。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述對連接結果，預測所述配體結構數據和所述目標蛋白質結構數據的目標結合構象，包括：

根據所述對連接結果，通過勢函數預測所述配體結構數據和所述目標蛋白質結構數據的目標結合構象。