申请/专利权人：晨星基因(北京)智能科技有限公司

申请日：2022-07-20

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN115228781B

主分类号：B08B1/14

分类号：B08B1/14;B08B1/54;B08B1/30;B08B13/00;G16B15/30;G16C20/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2022.11.11#实质审查的生效;2022.10.25#公开

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的药物筛选方法，包括虚拟筛选机，所述虚拟筛选机的内腔底部固定设置有容纳箱，所述容纳箱的顶部中间固定设置有载药台，所述容纳箱的顶部左右两侧均开设有落药口，涉及药物筛选技术领域，通过伸缩杆、弹性通气柱、衔接杆以及清洁海绵块之间的相互配合，启动抽吸两用泵向弹性通气柱的内部充入气体，从而推动伸缩杆变长，使清洁海绵块对载药台表面的药渣进行清洁，避免残留的药渣对下一种待筛选的药物造成干扰，筛选的准确性提高，通过承载框和塑料刮齿之间的相互配合，清洁海绵块在收回到放置槽内部的过程中会经过清刮组件，塑料刮齿会将清洁海绵块表面的药渣及时刮下，保证下次的清洁效果。

主权项：1.一种基于深度学习的药物筛选方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤一、建立model-1：建立癌细胞系中药物组合协同作用的预测模型model-1；步骤二、改造结构：基于SMILES提取药物特征、进行数据增强和神经网络结构改造；步骤三、引入限制条件：基于表型的药物筛选视角出发，引入基因表达谱（作为表型）和分子骨架作为药物虚拟筛选的限制条件；步骤四、构建model-2：构建基因-分子骨架生成模型model-2；步骤五、数据库筛选：以分子骨架为锚点，对大规模药物数据库进行药物虚拟筛选；步骤六、生成小分子：药物设计、生成全新的小分子；步骤七、药物虚拟筛选：在FDA批准的药物库、ChEMBL药物库和ZINC药物库中对一些癌细胞系进行基于不同表型的药物组合虚拟筛选；步骤八、验证：通过靶点预测和分子对接手段对这些组合进行验证；其药物筛选装置，包括虚拟筛选机（1），所述虚拟筛选机（1）的内腔底部固定设置有容纳箱（2），所述容纳箱（2）的顶部中间固定设置有载药台（3），所述容纳箱（2）的顶部左右两侧均开设有落药口（4），所述虚拟筛选机（1）的内腔左侧开设有放置槽（7），所述放置槽（7）的内部设置有药渣清洁组件（8）；所述药渣清洁组件（8）包括伸缩杆（81），所述伸缩杆（81）的内腔左右两侧壁之间固定设置有弹性通气柱（82），所述伸缩杆（81）的右端固定设置有衔接杆（83），所述衔接杆（83）的底部固定设置有承载板（84），所述承载板（84）的底部固定设置有清洁海绵块（85），所述放置槽（7）的内腔底部右侧固定设置有清刮组件（9），所述虚拟筛选机（1）的内腔左侧壁开设有通气腔（10），所述虚拟筛选机（1）的左侧固定设置有抽吸两用泵（11）。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 晨星基因(北京)智能科技有限公司 一种基于深度学习的药物筛选方法

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