[发明专利]药物筛选中基于深度哈希的配体分子指纹生成方法

摘要

本发明公开了一种药物筛选中基于深度哈希的配体分子指纹生成方法，首先生成分子结构式图像文件，然后定义配体分子对的配对标记，训练DPSH深度哈希学习模型，最后预测新配体分子的分子指纹。本发明将配体分子结构式转换成图像文件，利用深度哈希算法，优化目标损失函数，自动生成分子指纹。本发明将实现第一个“端到端”的分子指纹生成框架，无需手工提取特征，解决了分子指纹生成方法需要开发者对领域知识有较深了解的难题。本发明从全新的角度提供分子指纹生成的通用框架，为现有分子指纹生成方法的重要补充，将会推动分子指纹在药物筛选中更广泛的应用。

主权项

1.一种药物筛选中基于深度哈希的配体分子指纹生成设计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：生成分子结构式图像文件；步骤2：定义配体分子对的配对标记，即如果两配体分子与共同的药物靶标作用，则两分子之间的配对标记为1；若两分子分别与不同的药物靶标作用，则两分子之间的配对标记为0，步骤3：训练DPSH深度哈希学习模型，包括：将配体分子对的两个配体分子的图像文件和配对标记作为DPSH深度哈希模型的输入，提取配体分子对的两个配体分子的图像文件和配对标记作为DPSH深度哈希学习模型，包括：将配体分子对的两个配体分子的图像文件和配对标记作为DPSH深度哈希模型的输入，提取配体分子结构深层次的特征，进行配体分子指纹自动编码，更新网络参数，训练DPSH深度哈希学习模型，使得配对标记为1的两个配体分子，通过模型生成的分子指纹尽可能相似；配对标记为0的两分子，其分子指纹之间差距较大；步骤4：预测新配体分子的分子指纹。