【技术实现步骤摘要】
基于L1范数图的抗病毒药物筛选方法
[0001]本专利技术属于生物信息学、计算生物学与人工智能交叉领域，具体涉及一种基于L1范数图的抗病毒药物筛选方法。
技术介绍
[0002]冠状病毒SARS
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CoV
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2引发全球性疫情，成为了世界公共卫生的严重威胁，寻找有效的抗病毒药成为极为紧迫的任务。然而，按常规方法研发药物可能需要耗时十多年、耗资数十亿美元，在短时间内开发出一种有效抗病毒药物是极为困难的。考虑到已成熟的药品其有效性、安全性和毒性都是经过测试的，于是“老药新用”从已经应用的药品中寻找有效方案是应对突发疫情应对药物的一种高效的解决方法。
[0003]抗病毒药物筛选方法已有报道，其中一类是基于结构的虚拟筛选方法，如使用动力学模拟技术计算潜在药物和靶标间的结合能力，通过分子动力学模拟计算药物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性等。此类方法通常存在模拟过程复杂、对使用者经验要求高等不足。国防科技大学天河超算团队提出了基于自由能微扰
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绝对结合自由能方法的新冠药物虚拟筛选方...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于L1范数图的抗病毒药物筛选方法，其特征在于具体包括如下步骤：步骤一，输入已知的病毒
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药物关联对，构建邻接矩阵；步骤二，使用邻接矩阵分别计算药物高斯距离相似性、病毒高斯距离相似性；步骤三，输入病毒基因组序列，使用多序列比对法计算病毒序列相似性；输入药物的化学结构的SMILES编码，使用谷本系数计算药物化学结构相似性矩阵；步骤四，使用快速核学习方法整合病毒基因组序列相似矩阵和病毒高斯距离相似矩阵、药物结构相似矩阵和药物高斯距离相似矩阵，得到整合病毒相似矩阵、整合药物相似矩阵；步骤五，分别从病毒视角和药物视角，结合稀疏约束与拉普拉斯半监督学习方法构建损失函数，从病毒视角构造的目标函数具体为：，其中S
v
为整合病毒相似性矩阵，Q
v
表示待求的病毒
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药物关联概率矩阵，q
iv
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