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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明公开了一种用于环肽文库的高通量虚拟筛选方法，具体步骤包括了：从文献中收集针对三个不同的蛋白靶点的对应环肽活性数据；针对每个蛋白靶点各构造一个阴性数据集从而构建虚拟文库用作筛选；用改进的AlphaFold模型对三个虚拟文库中包含的环肽及其对应的蛋白靶点进行复合物结构预测；根据改进的AlphaFold给出的pTM指标筛选出前30％的潜在合理的复合物结构；再筛选出前15％的潜在合理的复合物结构；根据Rosetta软件中的氢键和dG_separateddSASAx100描述符筛选不具有良好化学性质或生物性质的复合物结构，筛选后的复合物中的环肽则被视为具有潜在活性的候选物。本发明可有效减少环肽文库潜在化合物的搜索空间，提高活性环肽命中率，有效加速环肽药物研发，有很高的通用性、准确性和稳定性。
主权项：1.一种用于环肽文库的高通量虚拟筛选方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，从文献中收集涉及三个不同蛋白靶点的环肽活性数据作为阳性数据集，每个阳性数据集的数据量在10至20之间；步骤二，根据每个蛋白靶点，依赖既有的活性数据进行突变、删除或者添加，共构造了三个阴性数据集，每个阴性数据集的数据量在980至990之间；步骤三，将步骤一和步骤二构造的共计3000个环肽复合物信息，其中每个蛋白靶点具有1000个环肽候选物，以FASTA文本形式输入到改进的AlphaFold模型中，最终得到以PDB形式保存的3D结构；步骤四，将每个蛋白靶点的1000个预测的复合物结构以pTM指标进行排序，选取数值最大的300个预测的复合物结构进入下一步筛选；步骤五，将步骤四选取的预测复合物结构以interface_pLDDT指标进行排序，选取数值最大的150个预测结构进入下一步筛选；步骤六，使用Rosetta软件中的氢键和dG_separateddSASAx100描述符来进一步排除不具有化学合理性或者生物合理性的复合物结构，从而筛选步骤五选取的预测复合物结构，提取复合物结构中的环肽序列并将其作为最终的候选化合物。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种用于环肽文库的高通量虚拟筛选方法
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