申请/专利权人：吉林大学

申请日：2023-06-29

公开（公告）日：2023-09-05

公开（公告）号：CN116705143A

主分类号：G16B5/00

分类号：G16B5/00;G16B20/50;G16B30/00;G16B50/00;G16C20/50;G16H50/30;G16H50/50;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.22#实质审查的生效;2023.09.05#公开

摘要：本发明涉及一种5‑羟色胺再摄取抑制剂优控清单智能构建方法，通过同源建模方法构建5‑羟色胺再摄取抑制剂功能性受体蛋白，基于有害结局通路方法筛选其人体健康干扰性关键蛋白，并计算其与受体蛋白之间结合能，采用信息量权重法进一步计算综合效应值作为因变量，基于方差过滤耦合皮尔逊相关性系数方法筛选目标的主要特征作为自变量，实现数据集的建立，通过1D‑CNN神经网络耦合GRU神经网络，实现了5‑羟色胺再摄取抑制剂优控清单的智能构建。本发明目的在于，可以克服当前传统方法无法对5‑羟色胺再摄取抑制剂功能性与人体健康干扰综合选择效应进行综合评估，通过建立深度学习模型，实现了高优先级5‑羟色胺再摄取抑制剂优控清单的智能化构建。

主权项：1.一种5-羟色胺再摄取抑制剂优控清单智能构建方法，其特征在于，包括如下步骤：1、确定5-羟色胺再摄取抑制剂药物种类与分子结构，采用同源建模方法分别构建药效性受体蛋白SERT及其双突变耐药性受体蛋白结构I425V-T276D-SERT的氨基酸序列，即功能性药效性与耐药性蛋白结构；2、基于Reactome数据库，采用有害结局通路方法构建5-羟色胺再摄取抑制剂人体健康干扰性通路，筛选嗅觉毒性、神经毒性传导以及肠道微生物的肠脑轴正反馈调节的关键受体蛋白，并采用分子动力学方法计算5-羟色胺再摄取抑制剂分子与关键受体蛋白之间的结合自由能，对其进行归一化处理，在此基础上采用信息权重法计算综合效应值；3、采用Gaussian09与Chembiodraw12.0软件计算5-羟色胺再摄取抑制剂的分子特征，并基于方差过滤耦合的皮尔逊相关性方法计算分子特征间的线性相关性，并选取相关性合理的10种主要的分子特征；4、将5-羟色胺再摄取抑制剂分子10种主要的分子特征作为自变量，其功能性与人体健康干扰性综合效应值作为因变量，构建神经网络学习的数据集；5、采用K折交叉的方式将数据集划分为训练集和测试集，并对迭代次数，折数，损失函数等超参数进行定义；6、通过四层1D-CNN神经网络，并配合上GELU激活函数及归一化层，实现对数据的扩张与收缩，从而对影响较大的特征进行放大，最后经过GRU神经网络，并通过损失函数进行反向传播；7、通过测试集对训练结果进行验证预测，若满足要求，则输出训练好的神经网络，实现对5-羟色胺再摄取抑制剂优控清单的智能预测及构建；其中步骤2中，结合自由能的计算公式为：ΔGb＝ΔGvdW+ΔGE+ΔGPS+ΔGSASA1式中，ΔGvdW是范德华力，ΔGE是静电力，ΔGPS是极性溶剂化能，ΔGSASA是SASA能；在归一化处理过程中，以耐药性、嗅觉毒性与神经毒性关键蛋白结合能为正向指标，而药效性与肠道微生物干扰性关键蛋白结合能为逆向指标，归一化公式为：正向指标：逆向指标：式中，i表示5-羟色胺再摄取抑制剂分子i＝1,2,...,17，j表示关键受体蛋白j＝1,2,...,9，Zij+表示5-羟色胺再摄取抑制剂的耐药性、嗅觉毒性或神经毒性归一化后的正向指标，Zij-表示5-羟色胺再摄取抑制剂的药效性或肠道微生物干扰性归一化后的逆向指标，Xij表示第i个分子与第j个蛋白的结合能数值；其中步骤3中，皮尔逊相关性系数可衡量两个随机变量之间的线性相关性，计算公式为： 式中，cova,b表示5-羟色胺再摄取抑制剂的分子特征a与b数值的协方差，σa与σb分别表示5-羟色胺再摄取抑制剂分子特征a与b数值的标准差，E表示数学期望；步骤5中，损失函数定义为： 式中，ym表示当前分子的效应值，pm表示当前分子的预测值，m代表需要预测的分子个数，通过求取绝对值后进行累加，可以有效保证每一个分子预测的准确性；步骤6中，首先通过一层1D-CNN神经网络以及GELU和归一化层，实现数据的扩张，再通过一层1D-CNN神经网络实现对数据的收缩，往复经历这个过程，最后通过GRU神经网络实现效应值的预测；通过计算损失函数，实现反向传播，达到对5-羟色胺再摄取抑制剂分子效应值进行准确智能预测的目的。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 一种5-羟色胺再摄取抑制剂优控清单智能构建方法

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