【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多构象动力学模拟与分子对接领域，尤其涉及基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法。
技术介绍
1、在药物研发、蛋白质结构预测和化学反应模拟等领域，靶点筛选是一个关键的步骤。传统的靶点筛选方法主要基于靶点的结构和功能进行筛选，但由于靶点的构象多样性和动态性，传统方法往往无法全面考虑不同构象的相互作用和适应性，且传统的靶点筛选方法往往只考虑单一构象，忽略了其他构象的潜在活性。此外，传统方法依赖于实验数据，存在一定的误差和局限性。因此，需要一种能够全面考虑多种构象的靶点筛选方法，提高筛选的准确性和全面性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于针对现有技术在靶点筛选方面存在的缺陷，提供一种基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，解决在虚拟环境中进行靶点筛选时考虑多种构象的问题，并提高筛选的准确性和全面性。
2、为实现上述目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现。
3、基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，包括以下步骤：
4、s1）多构象动力学虚拟模型的构建：选取多构象动力学模拟方法，并设计模拟参数，根据模拟参数进行多构象动力学模拟，并模拟靶点在不同构象下的结构和动态特性，以生成多构象动力学虚拟模型；
5、s2)利用虚拟模型进行靶点构象的虚拟筛选：利用虚拟筛选算法，结合势能函数，评估不同构象的稳定性和活性，并计算记录势能值，根据势能值的大小对构象排序，以确定具有潜在设定活性的构象，选择符合要求的构象作为虚拟筛选结果，包括稳定性和
6、s3）筛选结果验证：通过设定性质验证和分析虚拟筛选结果中的构象，根据验证和分析结果，确认最终的靶点构象。
7、作为本专利技术的进一步改进，所述多构象动力学虚拟模型的构建具体为：
8、s11）确定研究对象以及数据收集整理：明确要研究的生物靶点，收集与研究靶点相关的结构数据，至少包括结构数据库中实验测定的结构和/或文献报道中已确定的构象变化；
9、s12）模型和算法选择：以传统分子力场为基础，结合采样算法，能量最小化方法构建多构象动力学模型；
10、s13）模型中构象的生成和处理：结合蒙特卡洛模拟和分子动力学模拟的算法进行采样，具体使用蒙特卡洛模拟方法生成一组初始构象，对初始构象依次进行能量最小化、分子动力学模拟、构象采样和分析以及构象聚类，进而将若干个分类后的构象以不同族群方式展示。
11、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s13）中的分子动力学模拟具体为：使用不同的随机数种子或初始速度分布，进行多次分子动力学模拟；
12、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s13）中的构象采样和分析具体为采样构象的不同时间点，获得若干个构象，利用若干个构象分析得到分子的动态行为、构象转变和相互作用。
13、作为本专利技术的进一步改进，述步骤s13）模型中构象的生成和处理中，在初始构象生成之前还包括增加模拟的时间尺度，以进行更长时间的分子动力学模拟，以捕捉构象转变和动态行为。
14、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s1）多构象动力学虚拟模型的构建中还包括靶点结构信息、生物学特性、构象以及动态特性的获取。
15、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s1）多构象动力学虚拟模型的构建中，所述模拟参数至少包括温度、时间步长、模拟的时间长度。
16、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s2)利用虚拟模型进行靶点构象的虚拟筛选中，还包括多构象中虚拟筛选算法的设置，具体为：提取每个构象的关键残基位置、构象的物理化学性质以及构象的结构指标作为特征，将上述特征加权获得结构和活性关系模型，将加权特征应用于构象结合中的每个构象，根据筛选算法的分析结果，优化和迭代算法，以获得最终的虚拟筛选算法。
17、作为本专利技术的进一步改进，所述优化和迭代具体包括优化和迭代特征选择、加权方法或筛选算法参数。
18、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤s3）构象筛选结构中的所述设定性质为分子对接、药物动力学性质。
19、本专利技术的有益效果如下：
20、本专利技术通过改进后的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，通过引入具体的虚拟筛选算法和势能函数的定义，详细说明模拟参数的选择，以及进一步分析和验证筛选结果，提高了筛选的准确性和可行性。
21、本专利技术提出的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，通过构建多构象动力学虚拟模型，并结合势能函数，能够实现对靶点构象的虚拟筛选，从而提高筛选的准确性和全面性。该方法在解决靶点筛选领域中的多构象、筛选准确性和筛选效率等问题上具有重要意义。通过引入多构象动力学虚拟模型和势能函数，该方法能够进行高质量的靶点筛选，为抗肿瘤靶点的发现和药物研发提供了新的思路和方法。
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1.基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述多构象动力学虚拟模型的构建具体为：
3.根据权利要求2所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤S13）中的分子动力学模拟具体为：使用不同的随机数种子或初始速度分布，进行多次分子动力学模拟。
4.根据权利要求2所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤S13）中的构象采样和分析具体为采样构象的不同时间点，获得若干个构象，利用若干个构象分析得到分子的动态行为、构象转变和相互作用。
5.根据权利要求2所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤S13）模型中构象的生成和处理中，在初始构象生成之前还包括增加模拟的时间尺度，以进行更长时间的分子动力学模拟，以捕捉构象转变和动态行为。
6.根据权利要求1所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤S1）多构象动力学虚拟模型的构建中还包括靶点结
7.根据权利要求1所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤S1）多构象动力学虚拟模型的构建中，所述模拟参数至少包括温度、时间步长、模拟的时间长度。
8.根据权利要求1所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤S2)利用虚拟模型进行靶点构象的虚拟筛选中，还包括多构象中虚拟筛选算法的设置，具体为：提取每个构象的关键残基位置、构象的物理化学性质以及构象的结构指标作为特征，将上述特征加权获得结构和活性关系模型，将加权特征应用于构象结合中的每个构象，根据筛选算法的分析结果，优化和迭代算法，以获得最终的虚拟筛选算法。
9.根据权利要求8所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述优化和迭代具体包括优化和迭代特征选择、加权方法或筛选算法参数。
10.根据权利要求1所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤S3）构象筛选结构中的所述设定性质为分子对接、药物动力学性质。
...【技术特征摘要】
1.基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述多构象动力学虚拟模型的构建具体为：
3.根据权利要求2所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤s13）中的分子动力学模拟具体为：使用不同的随机数种子或初始速度分布，进行多次分子动力学模拟。
4.根据权利要求2所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤s13）中的构象采样和分析具体为采样构象的不同时间点，获得若干个构象，利用若干个构象分析得到分子的动态行为、构象转变和相互作用。
5.根据权利要求2所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤s13）模型中构象的生成和处理中，在初始构象生成之前还包括增加模拟的时间尺度，以进行更长时间的分子动力学模拟，以捕捉构象转变和动态行为。
6.根据权利要求1所述的基于多构象动力学虚拟模型的靶点筛选方法，其特征在于，所述步骤s1）多构象动力学虚拟模...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑铮，刘昊，危鉴敏，
申请(专利权)人：苏州予路乾行生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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