基于深度神经网络的药物蛋白虚拟筛选

摘 要: 药物的研发是一种投入成本高、耗费时间长且成功率较低的一种研究,为了在药物开发阶段可以快速获 得潜在的化合物,针对性地提出一种基于深度神经网络的药物蛋白虚拟筛选的方法。首先从给定数据集中学习如何提取 相关特征,获取配体原子和残基类型进行特征分析,快速识别活性分子和非活性分子,然后使用降维方式和K折验证等 方法对药物筛选的模型进行处理,最后通过分析富集因子和AUC值验证诱饵化合物与分子蛋白的互相作用验证模型的 可靠程度,实验结果表明所提出的筛选方法具有很好的可行性和有效性,有效地加快了虚拟筛选过程。