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基于药物子结构与蛋白质三维图信息的化合物-蛋白质相互作用预测
1
作者
李亚茹
王倩倩
+1 位作者
车超
朱德恒
《计算机科学》
2025年第9期71-79,共9页
药物通过与蛋白质相互作用来抑制或激活特定蛋白质的功能,从而发挥治疗作用。近年来,深度学习方法在化合物蛋白质相互作用预测中取得显著进展。然而,现有的大多数研究仍然侧重于从药物和蛋白质的整体特征进行提取,对于药物和靶点的信息...
药物通过与蛋白质相互作用来抑制或激活特定蛋白质的功能,从而发挥治疗作用。近年来,深度学习方法在化合物蛋白质相互作用预测中取得显著进展。然而,现有的大多数研究仍然侧重于从药物和蛋白质的整体特征进行提取,对于药物和靶点的信息探索不足,忽视了蛋白质结构的三维空间信息以及药物关键子结构在化合物蛋白质相互作用预测中的作用。针对这一问题,提出了一种新的模型,其结合药物的官能团、整体结构图以及蛋白质的序列和三维空间图信息,将图神经网络和注意力机制融合,进行高效的特征学习与预测。在Human和C.elegans公开数据集上的实验结果表明,所提模型在CPI预测中表现出色,在ACC,AUROC和AUPR指标上有1%以上的提升,在非平衡数据集上表现出稳定的性能优势。
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关键词
化合物-
蛋白质相互作用预测
药物子结构
蛋白质
结构
预测
图神经网络
深度学习
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职称材料
AlphaFold时代的蛋白质相关人工智能算法及其应用
被引量：
2
2
作者
孙雨楠
叶川
赵东宇
《生理科学进展》
北大核心
2025年第3期202-209,共8页
蛋白质是生命活动的物质基础。蛋白质的功能取决于其空间结构,因此解析蛋白质的空间结构对于理解其功能至关重要。人工智能(artificial intelligence,AI)模型的利用极大地推进了蛋白质空间结构预测算法的开发,AlphaFold2是该领域里程碑...
蛋白质是生命活动的物质基础。蛋白质的功能取决于其空间结构,因此解析蛋白质的空间结构对于理解其功能至关重要。人工智能(artificial intelligence,AI)模型的利用极大地推进了蛋白质空间结构预测算法的开发,AlphaFold2是该领域里程碑式的成果,使得快速、准确且大规模的蛋白质空间结构预测成为可能。此外,蛋白质语言模型、蛋白质相互作用预测以及蛋白质设计等领域均在AlphaFold时代迎来快速发展,代表性的模型包括ESM2、ScanNet、RFdiffusion和RoseTTAFold-All Atom等。这些基于人工智能的新算法的开发极大地促进了蛋白质功能、诱发疾病的机制和药物设计等领域的研究。
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关键词
蛋白质
结构
预测
AlphaFold2
蛋白质
语言模型
蛋白质相互作用预测
蛋白质
设计
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职称材料
题名
基于药物子结构与蛋白质三维图信息的化合物-蛋白质相互作用预测
1
作者
李亚茹
王倩倩
车超
朱德恒
机构
大连大学先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室
出处
《计算机科学》
2025年第9期71-79,共9页
基金
国家自然科学基金(62076045)
高等学校学科创新引智基地(D23006)
+1 种基金
国家外国专家项目(D20240244)
大连大学学科交叉项目(DLUXK-2024-QN-010,DLUXK-2024-QN-006)。
文摘
药物通过与蛋白质相互作用来抑制或激活特定蛋白质的功能,从而发挥治疗作用。近年来,深度学习方法在化合物蛋白质相互作用预测中取得显著进展。然而,现有的大多数研究仍然侧重于从药物和蛋白质的整体特征进行提取,对于药物和靶点的信息探索不足,忽视了蛋白质结构的三维空间信息以及药物关键子结构在化合物蛋白质相互作用预测中的作用。针对这一问题,提出了一种新的模型,其结合药物的官能团、整体结构图以及蛋白质的序列和三维空间图信息,将图神经网络和注意力机制融合,进行高效的特征学习与预测。在Human和C.elegans公开数据集上的实验结果表明,所提模型在CPI预测中表现出色,在ACC,AUROC和AUPR指标上有1%以上的提升,在非平衡数据集上表现出稳定的性能优势。
关键词
化合物-
蛋白质相互作用预测
药物子结构
蛋白质
结构
预测
图神经网络
深度学习
Keywords
Compound-protein interaction
Drug substructure
Protein structure prediction
Graph neural networks
Deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
AlphaFold时代的蛋白质相关人工智能算法及其应用
被引量：
2
2
作者
孙雨楠
叶川
赵东宇
机构
北京大学基础医学院医学生物信息学系
北京大学血管稳态与重构全国重点实验室
出处
《生理科学进展》
北大核心
2025年第3期202-209,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(32270603)
北京市自然科学基金面上项目(5242010)资助课题。
文摘
蛋白质是生命活动的物质基础。蛋白质的功能取决于其空间结构,因此解析蛋白质的空间结构对于理解其功能至关重要。人工智能(artificial intelligence,AI)模型的利用极大地推进了蛋白质空间结构预测算法的开发,AlphaFold2是该领域里程碑式的成果,使得快速、准确且大规模的蛋白质空间结构预测成为可能。此外,蛋白质语言模型、蛋白质相互作用预测以及蛋白质设计等领域均在AlphaFold时代迎来快速发展,代表性的模型包括ESM2、ScanNet、RFdiffusion和RoseTTAFold-All Atom等。这些基于人工智能的新算法的开发极大地促进了蛋白质功能、诱发疾病的机制和药物设计等领域的研究。
关键词
蛋白质
结构
预测
AlphaFold2
蛋白质
语言模型
蛋白质相互作用预测
蛋白质
设计
Keywords
protein structure prediction
AlphaFold2
protein language model
protein interaction prediction
protein design
分类号
Q811.4 [生物学—生物工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于药物子结构与蛋白质三维图信息的化合物-蛋白质相互作用预测
李亚茹
王倩倩
车超
朱德恒
《计算机科学》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
AlphaFold时代的蛋白质相关人工智能算法及其应用
孙雨楠
叶川
赵东宇
《生理科学进展》
北大核心
2025
2
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职称材料
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