【技术实现步骤摘要】
本公开涉及蛋白质生成，更具体涉及一种基于点云补全的结合蛋白质生成方法。
技术介绍
1、目前在蛋白质设计领域，比较领先的是美国华盛顿大学的教授davidbaker的工作。基于该团队积累多年的模板库，以及他们特有的rosettafold的系列程序，可以实现所谓的幻想设计(hallucination design)。但是这样开发的流程非常的复杂，而且对算力的要求也很高。最重要的是，该团队的设计目标是设计出能折叠成已知骨架的蛋白质，而完全不考虑设计的蛋白质是否能和给定的目标靶蛋白结合，从而限制了其实用性。同时，因为设计流程需要大量的算力，从而给设计的快速迭代带来了非常大的困难。
2、因此，希望提出一种全新的蛋白质设计方法，用来解决上述提及的问题。
技术实现思路
1、本公开提出一种基于点云补全的结合蛋白质生成方法。该方法会对目标蛋白质(也可称为靶蛋白，在本公开中，“目标蛋白质”、“目标蛋白”和“靶蛋白”可以互换使用，指代相同的含义)进行特征点的采样，然后会使用训练好的生成对抗网络(gan...
【技术保护点】
1.一种基于点云补全的结合蛋白质生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对目标蛋白质进行特征提取包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的将提取的蛋白质特征转换为点云数据包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的将点云数据输入到生成模型，得到能够与目标蛋白质结合的结合蛋白质包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成模型是能够处理四维点云的补全模型。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述生成模型是基于点云数据使用...
【技术特征摘要】
1.一种基于点云补全的结合蛋白质生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对目标蛋白质进行特征提取包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的将提取的蛋白质特征转换为点云数据包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的将点云数据输入到生成模型，得到能够与目标蛋白质结合的结合蛋白质包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述生成模型是能够处理四维点云的补全模型。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述生成模型是基于点云数据使用注意力(attention)机制的生成模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成模型是生成对抗网络(gan)模型。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述生成模型是wgan-gp深度生成模型。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述生成对抗网络(gan)模型包括生成器与评价器，其中，所述生成器用于生成能够与目标蛋白质结合的结合蛋白质的结构，所述评价器用于对输出的结合蛋白质的结构进行评价。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述生成器进一步包括特征提取器和结构生成器。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述特征提取器进一步包括：多层感知器(mlp)，用于对输入的特征进行变换；几何细节感知层(gdp)层和自我特征增强(sfa)层，用于进行特征挖掘，
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述生成器用于：
13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述评价器进一步包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：葛屾，秦浩峰，李斌，史磊，
申请(专利权)人：深原质药生物科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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