【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及药物筛选，特别涉及一种药物重定向预测方法及预测系统。
技术介绍
1、虚拟筛选是早期药物研发的一项重要的工作，分为三类：基于结构的虚拟筛选，基于配体的虚拟筛选和基于化学基因组学的虚拟筛选。基于结构的虚拟筛选需要蛋白质的晶体结构，很多潜在靶标蛋白并没有解出晶体结构，因此基于结构的虚拟筛选不能解决这类靶点的药物筛选工作。基于配体的虚拟筛选需要较多的配体信息，许多靶点报道的活性小分子数目太少，无法准确可靠的建立模型。此外，基于配体的虚拟筛选也限制了新型结构的活性小分子的发现与设计工作。鉴于基于结构的虚拟筛选和基于配体的虚拟筛选存在的局限性，许多基于化学基因组的机器学习的方法被提出以用来预测配体-蛋白质相互作用，这些方法的缺陷是需要人工定义蛋白质和小分子的描述符。因此，上述方法不适用于药物重定向的预测。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的在于提供一种药物重定向预测方法及预测系统，用以解决相关技术中药物重定向预测的问题。
2、本专利技术的实施例采用如下技术方案：一种药物...
【技术保护点】
1.一种药物重定向预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的药物重定向预测方法，其特征在于，所述对目标蛋白质的结合口袋的信息进行处理，获得蛋白质结合位点的图结构表征，包括：
3.根据权利要求2所述的药物重定向预测方法，其特征在于，所述对目标蛋白质的结合口袋的信息进行处理，获得蛋白质结合位点的图结构表征，还包括：
4.根据权利要求1所述的药物重定向预测方法，其特征在于，基于图注意力机制和获得的所述图结构表征对口袋残基的特征更新，获得口袋的全图表征，包括：
5.根据权利要求4所述的药物重定向预测方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种药物重定向预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的药物重定向预测方法，其特征在于，所述对目标蛋白质的结合口袋的信息进行处理，获得蛋白质结合位点的图结构表征，包括：
3.根据权利要求2所述的药物重定向预测方法，其特征在于，所述对目标蛋白质的结合口袋的信息进行处理，获得蛋白质结合位点的图结构表征，还包括：
4.根据权利要求1所述的药物重定向预测方法，其特征在于，基于图注意力机制和获得的所述图结构表征对口袋残基的特征更新，获得口袋的全图表征，包括：
5.根据权利要求4所述的药物重定向预测方法，其特征在于，对图注意力网络层堆叠，获得每个...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑明月，蒋华良，杨天标，李叙潼，王刚，
申请(专利权)人：中国科学院上海药物研究所，
类型：发明
国别省市：
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