本发明专利技术公开了一种共价分子结合构象预测方法及装置。本申请通过获取蛋白的三维结构，确定拟共价结合的亲核残基的位置并截取蛋白口袋；获取配体分子结构，确定其与蛋白拟发生的共价反应类型，识别潜在的反应弹头，对配体分子进行反应前后的结构变换，标注反应原子并添加伪原子，生成新配体分子的初始三维构象并将配体的伪原子与反应残基的反应原子进行坐标叠合；获取两个分子的初始表示，预测其距离矩阵，最终通过共价键限制的几何优化过程更新构象，获得最终的共价结合构象。本申请实施例提出了一个新型共价分子结合构象预测方案，可以显著提升共价分子结合构象的预测精度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于药物设计，涉及一种共价分子结合构象预测方法及装置。
技术介绍
1、共价药物设计是当前新药研发的热点领域，但如何结合计算方法去发现并优化共价先导分子依然是领域的一大难点。
2、分子对接是最为常用的基于结构的计算机辅助药物设计方法，并已被广泛用于先导分子的发现和优化中。传统对接方法通常采用构象搜索算法对配体小分子在蛋白口袋中的结合构象进行采样，并通过预先定义的打分函数来评估二者的结合强度。然而，传统共价分子对接算法如covdock、dockcovalent、covalentdock等对结合构象的预测能力一般，无法准确筛选出配体的近天然构象。这一方面是由于传统启发式搜索算法难以对近天然构象进行充分采集；另一方面则由于传统经验打分函数难以有效捕捉配体与靶蛋白之间的相互作用，进而无法对构象进行准确排序。
3、近些年来，人工智能(ai)技术已被广泛引入到对接方法的开发中，出现了diffdock、karmadock、carsidock等新兴方法。这类方法能从靶标蛋白和配体二维结构出发，端到端地预测配体与蛋白的结合构象，相比于传统对接方法往往显示出显著更优的预测精度及计算效率，但它们对共价配体的适用性有限。因此，基于新型ai技术开发专用共价对接算法有望显著提升对接程序对共价分子结合构象的预测精度，进而提升共价药物的研发效率。
技术实现思路
1、本申请实施例所要解决的技术问题是提供一种共价分子结合构象预测方法及装置，以实现共价分子结合构象的准确预测。
>2、第一方面，本申请实施例提供了一种共价分子结合构象预测方法，所述方法包括：3、获取蛋白分子对应的三维结构；
4、对蛋白三维结构进行预处理；
5、获取配体分子的结构；
6、对配体结构进行预处理；
7、对经过预处理的蛋白口袋和配体三维构象进行表征，获取它们各自的初始原子表示和原子对表示；
8、将蛋白和配体的初始表示转化为相应的预测距离矩阵；
9、对配体分子的三维构象进行旋转及二面角扭转操作，对配体分子构象进行更新，并输出最终共价结合构象。
10、第二方面，本申请实施例提供了一种共价分子结合构象预测装置，所述装置包括：
11、蛋白结构获取模块，用于获取蛋白分子对应的三维结构；
12、蛋白预处理模块，用于对蛋白三维结构进行预处理；
13、配体结构获取模块，用于获取配体分子的结构；
14、配体预处理模块，用于对配体结构进行预处理；
15、分子表征模块，用于对经过预处理的蛋白口袋和配体三维构象进行表征，获取它们各自的初始原子表示和原子对表示；
16、距离矩阵预测模块，用于将蛋白和配体的初始表示转化为相应的预测距离矩阵；
17、共价键限制的几何优化模块：用于对配体分子的三维构象进行旋转及二面角扭转操作，对配体分子构象进行更新，并输出最终共价结合构象。
18、第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：
19、处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行上述任一项所述的共价分子结合构象预测方法。
20、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述任一项所述的共价分子结合构象预测方法。
21、与现有技术相比，本申请实施例包括以下优点：
22、本申请实施例中，通过获取蛋白的三维结构，确定拟共价结合的亲核残基的位置并截取蛋白口袋；获取配体分子结构，确定其与蛋白拟发生的共价反应类型，识别潜在的反应弹头，对配体分子进行反应前后的结构变换，标注反应原子并添加伪原子，生成新配体分子的初始三维构象并将配体的伪原子与反应残基的反应原子进行坐标叠合；获取两个分子的初始表示，预测其距离矩阵，最终通过共价键限制的几何优化过程更新构象，获得最终的共价结合构象。本申请实施例提出了一个新型共价分子结合构象预测方案，可以显著提升共价分子结合构象的预测精度。
23、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
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【技术保护点】
1.一种共价分子结合构象预测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种共价分子结合构象预测方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种共价分子结合构象预测方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的一种共价分子结合构象预测方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的一种共价分子结合构象预测方法，其特征在于，
6.一种共价分子结合构象预测装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的一种共价分子结合构象预测装置，其特征在于，所述装置还包括重打分模块，用于评估输出结合构象的结合亲和力。
8.一种电子设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行权利要求1至5中任一项所述的共价分子结合构象预测方法。
9.一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行权利要求1至5中任一项所述的共价分子结合构象预测方法。
【技术特征摘要】
1.一种共价分子结合构象预测方法，其特征在于，该方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种共价分子结合构象预测方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种共价分子结合构象预测方法，其特征在于，
4.根据权利要求1所述的一种共价分子结合构象预测方法，其特征在于，
5.根据权利要求4所述的一种共价分子结合构象预测方法，其特征在于，
6.一种共价分子结合构象预测装置，其特征在于，包括：
7.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈超，侯廷军，庞锦萍，蔡珩，杜红岩，张徐俊，谷书凯，
申请(专利权)人：浙江大学医学院附属第一医院浙江省第一医院，
类型：发明
国别省市：
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