【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种计算机模拟多肽结构生成的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述向量映射包括D维阵列，其中D是(i)的残基特异性性质和(ii)的成对性质的数目。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习算法是无监督算法。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习算法是监督算法。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个残基特异性性质包括库仑能量、范德华能量、残基标记、GRAVY评分或其任何组合。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个成对性质包括至少两个氨基酸之间的库仑能量、至少两个氨基酸之间的范德华能量、至少两个氨基酸之间的距离或其任何组合。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述函数是连续时间动态图函数。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述函数是离散时间动态图函数。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述MD模拟包括副本交换分子动力学。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述MD模拟包括蒙特卡洛动力学。
11.根据权利要求
12.根据权利要求11所述的方法，还包括生成衍生自所述函数的第二函数，其中所述第二函数包括基于所述动态残基嵌入的静态蛋白质嵌入。
13.根据权利要求1所述的方法，还包括将来自晶体结构的数据编码成函数。
14.根据权利要求1所述的方法，还包括将预测结构输入数据库中。
15.根据权利要求14所述的方法，还包括将所述预测结构与所述数据库中的疾病状态关联。
16.根据权利要求15所述的方法，还包括基于所述预测结构和所述疾病状态选择干预疗法。
17.一种生成表位结构的方法，所述方法包括：
18.根据权利要求17所述的方法，还包括生成被预测特异性结合至所述表位结构的互补位结构。
19.根据权利要求18所述的方法，还包括制备包含所述互补位结构的治疗剂。
20.根据权利要求19所述的方法，其中所述治疗剂是小分子。
21.根据权利要求19所述的方法，其中所述治疗剂是多肽。
22.根据权利要求21所述的方法，其中所述多肽是抗体。
23.根据权利要求21所述的方法，其中所述多肽是纳米抗体。
24.根据权利要求17所述的方法，其中所述分子动力学模拟是副本交换分子动力学模拟。
25.根据权利要求17所述的方法，其中所述结构突出参数通过所述靶多肽中暴露的氨基酸的溶剂可及表面积确定。
26.根据权利要求17所述的方法，其中所述结构突出参数通过所述靶多肽的原子体积映射确定。
27.根据权利要求17所述的方法，其中所述无序参数通过所述靶多肽的主链中α碳的均方根波动确定。
28.根据权利要求17所述的方法，其中所述无序参数通过所述靶多肽的主链中的N-H键级确定。
29.根据权利要求17所述的方法，还包括基于所述同源模型生成所述靶多肽的自由能表面表示，从而确定所述靶多肽在自由能最小值处的被表示的构象。
30.根据权利要求29所述的方法，还包括基于给定自由能最小值处的表示的幅度来捆绑所述被表示的构象。
31.根据权利要求17所述的方法，还包括在计算所述指数评分之前生成包含图节点和图边的图网络，其中所述图节点包括所述多肽的α碳，并且所述图边包括所述多肽的主链中至少两个α碳原子之间的相互作用。
32.根据权利要求31所述的方法，还包括将聚类算法应用至所述图网络。
33.根据权利要求32所述的方法，其中所述聚类算法选自由以下组成的组：K-均值聚类、t-分布随机邻近嵌入及其任何组合。
34.根据权利要求17所述的方法，还包括将经验数据应用至所述指数评分。
35.根据权利要求34所述的方法，其中所述经验数据包括抗体与所述靶多核苷酸的表位结合的IC50。
36.根据权利要求17所述的方法，其中所述同源模型是所述靶多肽的溶剂化模型。
37.根据权利要求17所述的方法，还包括提供所述多肽的结构。
38.根据权利要求38所述的方法，其中所述结构是NMR结构。
39.一种多肽，所述多肽包含互补位结构，其中所述互补位结构通过权利要求18所述的方法获得。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种计算机模拟多肽结构生成的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述向量映射包括d维阵列，其中d是(i)的残基特异性性质和(ii)的成对性质的数目。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习算法是无监督算法。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述机器学习算法是监督算法。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个残基特异性性质包括库仑能量、范德华能量、残基标记、gravy评分或其任何组合。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个成对性质包括至少两个氨基酸之间的库仑能量、至少两个氨基酸之间的范德华能量、至少两个氨基酸之间的距离或其任何组合。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述函数是连续时间动态图函数。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述函数是离散时间动态图函数。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述md模拟包括副本交换分子动力学。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述md模拟包括蒙特卡洛动力学。
11.根据权利要求1所述的方法，其中所述编码包括动态残基嵌入。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括生成衍生自所述函数的第二函数，其中所述第二函数包括基于所述动态残基嵌入的静态蛋白质嵌入。
13.根据权利要求1所述的方法，还包括将来自晶体结构的数据编码成函数。
14.根据权利要求1所述的方法，还包括将预测结构输入数据库中。
15.根据权利要求14所述的方法，还包括将所述预测结构与所述数据库中的疾病状态关联。
16.根据权利要求15所述的方法，还包括基于所述预测结构和所述疾病状态选择干预疗法。
17.一种生成表位结构的方法，所述方法包括：
18.根据权利要求17所述的方法，还包括生成被预测特异性结合至所述表位结构的互补位结构。
19.根据权利要求18所述的方法，还包括制备包含所述互补位结构的治疗剂。
20.根据权利要求19所述的方法，其中所述治疗剂是小分子。
21.根据权利要求19所述的方法，其中...
【专利技术属性】
技术研发人员：奥利弗·达顿，卡洛·费西卡罗，马修·迈克尔·赫伯林，路易·德里克·亨德森，伊斯特万·雷德尔，卡米尔·塔米奥拉，
申请(专利权)人：蛋白胨有限公司，
类型：发明
国别省市：
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