靶标打分函数优化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种靶标打分函数优化方法，包括：a.选择相应的有机小分子类型及其数量，进行混合溶剂分子动力学模拟；b.根据混合溶剂分子动力学模拟结果，构建对应靶标的靶标

【技术实现步骤摘要】
靶标打分函数优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及分子动力学领域，尤其涉及一种靶标打分函数优化方法及系统。

技术介绍

[0002]药物(包括小分子药物和多肽、抗体、蛋白等大分子药物)与靶标的亲和力预测在药物筛选中具有重要作用。分子对接是一项重要的药物虚拟筛选技术，分为构象搜索和构象评价两部分。首先用构象生成算法产生一系列配体构象，然后用打分函数计算该化合物的构象和受体的结合自由能，最后根据结合自由能排序挑选出潜在的活性分子，或者预测活性分子与靶标之间的结合构象。
[0003]除了近年来兴起的基于机器学习的打分函数，传统的打分函数分为三类：分别是基于物理、基于经验、基于统计的打分函数。基于物理的打分函数是基于力场的，所以力场的势能函数和参数决定了预测值的大小。预测机制是累加受体
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配体各原子对之间的范德华作用和静电作用，溶剂化效应和配体的扭转能。基于物理的打分函数有DOCK、AutoDock4等。基于经验的打分函数通过累加一些重要的能量因子来计算结合自由能，比如氢键、疏水效应、立体冲突等。在构建基于经验的打分函数时，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种靶标打分函数优化方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：a.选择相应的有机小分子类型及其数量，进行混合溶剂分子动力学模拟；b.根据混合溶剂分子动力学模拟结果，构建对应靶标的靶标
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配体复合物结构与结合自由能数据库；c.使用构建好的数据库对打分函数的权重进行训练，为靶标结合口袋附近的原子分配不同的权重。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤a包括：首先，在模拟前对靶标结构进行处理，补齐缺失的原子；然后，使用靶标的完整结构进行混合溶剂分子动力学模拟的模拟前准备，所述模拟前准备包括添加水、探针和离子等；最终得到用于分子动力学模拟的拓扑文件、参数文件和配置文件等。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的混合溶剂包括有机溶剂；所述有机溶剂包括：丙醇、乙酰胺、异丙胺、二甲基亚砜、三氟乙烷、叔丁烷、乙酸、胍盐、咪唑和苯。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，探针与水分子的数量之比为1：20。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的步骤b具体包括：首先对轨迹进行基于蛋白的质心位移和叠合，生成只包含蛋白和探针的模拟轨迹；接着进行基于格点的探针频率统计；根据受体
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探针相互作用频率和公式1，计算各类探针在不同位置与受体的结合自由能；ΔG
i
＝
‑
RT ln(N
i
/N0)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
公式1其中：N
i
是探针在格点i出现的实际频率；N0是若无与蛋白的相互作用，探针在格点i的期望出现频率；R是气体常数；T表示绝对温度。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的步骤b还包括：对探针
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受体复合物进行筛选：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨合，李红春，陈显翀，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：