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摘要：本发明提供了一种基于深度学习的CDK9抑制剂虚拟筛选方法，包括：获取CDK9活性化合物数据，清洗数据，确定CDK9验证数据集，计算所述CDK9验证数据集中各化合物的摩根指纹和杰卡德距离，将化合物进行聚类以形成多个簇；选择簇中pIC50最高的化合物确定为代表化合物，根据所述代表化合物生成诱饵分子；根据五倍交叉验证评估结果确定深度学习算法并根据分子对接程序评测结果确定分子对接程序；根据经确定的深度学习算法和经确定的分子对接程序，进行虚拟筛选，使用RDKit对虚拟筛选结果进行相似性评分和类药性评估，获取准目标分子；检测准目标分子对于CDK9的体外抑制活性，获得最终目标分子；对最终目标分子进行生物学效应评估。本发明还涉及装置、设备以及存储介质。
主权项：1.一种基于深度学习的CDK9抑制剂虚拟筛选方法，其特征在于，包括：获取CDK9活性化合物数据，清洗所述数据，确定CDK9验证数据集，计算所述CDK9验证数据集中各化合物的摩根指纹和杰卡德距离，将所述化合物进行聚类以形成多个簇；选择所述簇中pIC50最高的化合物确定为代表化合物，根据所述代表化合物生成诱饵分子；根据五倍交叉验证评估结果确定深度学习算法并根据分子对接程序评测结果确定分子对接程序；根据经确定的深度学习算法和经确定的分子对接程序，进行虚拟筛选，使用RDKit对所述虚拟筛选结果进行相似性评分和类药性评估，获取准目标分子；检测所述准目标分子对于CDK9的体外抑制活性，获得最终目标分子；对所述最终目标分子进行生物学效应评估。
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权利要求：
百度查询： 浙江省肿瘤医院 基于深度学习的CDK9抑制剂虚拟筛选方法、装置、设备以及存储介质
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