The invention discloses a computer drug screening method based on BFGS algorithm. The invention comprises the following steps: 1) establishing a database, which consists of 30000 \u2011 40000 data clusters of marine small molecules, cyclically traversing and matching to form a small molecule library with a similarity of 0 \u2011 1; 2) preprocessing the database, deleting the small molecule conformation with a similarity of 1 in the small molecule library obtained in step 1); 3) docking the molecules, placing the ligands at the active site of the receptor, so that multiple ligands and one 4) conformation search. BFGS algorithm is used for conformation search. When the newly generated conformation is the same as the initial conformation or the preset difference between the two is not more than 0.0001, the conformation search is stopped. The invention shortens the time of searching for low-energy conformation of ligand and receptor binding at the active site of receptor through optimization algorithm, and increases the effect and efficiency of virtual screening based on the method for small molecular database.
【技术实现步骤摘要】
一种基于BFGS算法的计算机药物筛选方法
本专利技术属于计算机辅助药物设计的
,特别是指一种基于BFGS算法的计算机药物筛选方法。
技术介绍
药物筛选指的是采用适当的方法,对可能作为药物使用的物质(采样)进行生物活性、药理作用及药用价值的评估过程。药物筛选是生化水平和细胞水平的筛选。随着计算机技术的更新以及大数据技术的发展,应用虚拟筛选策略进行药物筛选逐渐成为主流。虚拟筛选,即在进行生物活性筛选之前,利用计算机上的分子对接软件模拟目标靶点与候选药物之间的相互作用,计算两者之间的亲和力大小,以降低实际筛选化合物数目,同时提高先导化合物发现效率。分子对接是一种计算方法,试图预测配体与蛋白质结合的最可能的位置,方向和构象,以不同方式预测配体与蛋白质的结合自由能,就是找到配体与受体在其活性区域相结合时能量最低的构象从而达到从几十到上百万个分子中,发现具有药性的先导化合物的目的。计算机药物筛选一般是针对选定的靶标,使用高性能并行计算机,从庞大的小分子库中筛选出具有药理活性的化合物。然而,进行虚拟筛选不仅要搜索化合物小分子库,而且要对库中的小分子进行分子筛选,再加上庞大的数据库搜索,需要耗费巨大的计算机时间。而现有技术中比较好的分子对接软件一般需要3-5min完成一个分子的对接,普通计算环境难以在可以接受的时间内得到满意的结果,从而导致传统的药物筛选遇到瓶颈;另外,现有技术中的计算机药物筛选方法还存在受体和配体间的结合方式不合理,使得计算资源无法得到最大化利用,造成计算资源浪费,从而影响计算机虚拟筛选的效果和效率。 ...
【技术保护点】
1.一种基于BFGS算法的计算机药物筛选方法,其特征在于:包括以下步骤:/n1)建立数据库,所述数据库是由30000-40000海洋小分子建立的数据集群,将数据集群中的海洋小分子进行循环遍历匹配,形成相似度为0-1的小分子库;/n2)数据库预处理,删除步骤1)中所得的小分子库中相似度为1的小分子构象,得更新小分子库;/n3)分子对接,从蛋白质数据库中取一个受体,从步骤2)所得更新小分子库中的取多个配体,将配体置于受体的活性位置点处,使多个配体与一个受体进行分子对接;/n4)构象搜索,使用BFGS算法进行构象搜索,将新生成的构象与初始构象进行匹配,当新生成的构象与初始构象相同或者两者预设差值不超过0.0001时,停止构象的搜索,得能量最低的构象,从而确定待筛选的药物。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于BFGS算法的计算机药物筛选方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)建立数据库,所述数据库是由30000-40000海洋小分子建立的数据集群,将数据集群中的海洋小分子进行循环遍历匹配,形成相似度为0-1的小分子库;
2)数据库预处理,删除步骤1)中所得的小分子库中相似度为1的小分子构象,得更新小分子库;
3)分子对接,从蛋白质数据库中取一个受体,从步骤2)所得更新小分子库中的取多个配体,将配体置于受体的活性位置点处,使多个配体与一个受体进行分子对接;
4)构象搜索,使用BFGS算法进行构象搜索,将新生成的构象与初始构象进行匹配,当新生成的构象与初始构象相同或者两者预设差值不超过0.0001时,停止构象的搜索,得能量最低的构象,从而确定待筛选的药物。
2.根据权利要求1所述的基于BFGS算法的计算机药物筛选方法,其特征在于:
所述步骤1)中,相似度的计算方法是分子指纹计算方法。
3.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员:魏志强,刘素娥,刘昊,徐锡明,杨金波,汪雪婷,
申请(专利权)人:青岛海洋科学与技术国家实验室发展中心,中国海洋大学,
类型:发明
国别省市:山东;37
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