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申请/专利权人：大连工业大学

摘要：本发明公开了一种基于药效团模型和分子对接筛选sEH抑制剂的方法，属于食品科学技术领域。所述方法的步骤主要包括：训练集与测试集准备、药效团模型构建、待筛选集构建、利用最适药效团模型和分子对接筛选待筛选集、结合能量筛选。本发明通过共同使用药效团模型与柔性对接，解决了目前针对多肽筛选过程中，快速与准确性无法兼顾的问题。

主权项：1.一种基于药效团模型和分子对接筛选靶蛋白抑制剂的方法，其特征在于，包括以下步骤：1训练集与测试集准备其中，训练集用于构建药效团模型，由具有靶蛋白抑制活性的分子组成；测试集用于验证基于训练集构建的药效团模型的匹配性，由不在训练集中且具有靶蛋白抑制活性的分子组成；2药效团模型特征元素提取采用DiscoveryStudio2017R2软件，从步骤1构建的训练集分子中提取药效团特征元素；3药效团模型构建将步骤2得到药效团特征元素，采用DS软件Pharmacophore模块中的3DQSARPharmacophoreGeneration程序，选择氢键受体、氢键供体、疏水中心、正电离子中心和芳香环中心作为特征元素并利用ConformationGeneration模块中的Fast算法生成Hypogen药效团模型；4最佳药效团模型筛选及验证从步骤3得到的十个药效团模型中根据统计指标筛选出最佳药效团模型，同时，利用步骤1中的测试集分子，采用Fisher随机检验对最佳药效团模型进行验证；5分子对接模型筛选从RCSBProteinDataBank数据库下载sEH的晶体复合物结构，使用DS软件中的PrepareProtein模块删除在对接过程中不需要的水分子以及杂原子，移除自带配体并补全氢原子，将sEH复合物上的抑制剂分子t-AUCB移除，再分别选择CDOCKER模型和LibDock模型将t-AUCB与sEH进行对接，从中选择最接近原始状态的一种模型作为最优分子对接模型；6待筛选靶蛋白抑制剂分子集构建将待筛选的靶蛋白抑制剂分子进行能量最小化处理，得到待筛选集；7最佳靶蛋白抑制剂筛选利用步骤4得到的最佳药效团模型和步骤5得到的最优分子对接模型对步骤6得到的待筛选集进行筛选，根据最佳药效团模型结果和分子对接模型结果确定最佳的靶蛋白抑制剂分子。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连工业大学 一种基于药效团模型和分子对接筛选sEH抑制剂的方法