本发明专利技术实施例提供了一种分子对接方法、装置及电子设备。其中，所述方法包括：获取化合物小分子的第一空间结构和靶体蛋白的第二空间结构；确定所述第一空间结构中存在的第一药效团以及所述第二空间结构中存在的第二药效团；建立用于表示各所述第一药效团以及各所述第一药效团之间距离的第一药效团模型，并建立用于表示各所述第二药效团以及各所述第二药效团之间距离的第二药效团模型；通过量子近似优化算法确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型之间得分满足预设筛选条件的结合方式，其中，所述得分与所述第一药效团模型和所述第二药效团模型结合时相互结合的药效团之间的距离相关。可以提高虚拟筛选的效率。可以提高虚拟筛选的效率。可以提高虚拟筛选的效率。
【技术实现步骤摘要】
一种分子对接方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及量子计算
，特别是涉及一种分子对接方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]在药物研发的过程中需要研究小分子化合物与靶体蛋白之间的相互作用模式，从而从筛选出能够与靶体蛋白合理结合的化合物小分子，该过程中称为虚拟筛选。示例性的，相关技术中，可以通过计算机模拟小分子化合物与靶体蛋白进行分子对接，综合得分及空间构象情况，如氢键作用、疏水作用、范德华作用等性质，从而探索配体小分子与受体生物大分子具体作用方式和结合方式，解释化合物产生活性的原因，进为实现对化合物小分子的虚拟筛选。
[0003]但是，化合物小分子的筛选过程中往往涉及大量的化合物小分子，而传统计算机的计算性能较低，因此分子对接消耗的时长较长，进而导致虚拟筛选效率较低。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种分子对接方法、装置及电子设备，以实现提高虚拟筛选的效率。具体技术方案如下：
[0005]在本申请的第一方面，提供了一种分子对接方法，所述方法包括：
[0006]获取化合物小分子的第一空间结构和靶体蛋白的第二空间结构；
[0007]确定所述第一空间结构中存在的第一药效团以及所述第二空间结构中存在的第二药效团；
[0008]建立用于表示各所述第一药效团以及各所述第一药效团之间距离的第一药效团模型，并建立用于表示各所述第二药效团以及各所述第二药效团之间距离的第二药效团模型；
[0009]通过量子近似优化算法确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型之间得分满足预设筛选条件的结合方式，其中，所述得分与所述第一药效团模型和所述第二药效团模型结合时相互结合的药效团之间的距离相关。
[0010]在一种可能的实施例中，所述通过量子近似优化算法确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型之间得分满足预设筛选条件的结合方式，包括：
[0011]通过量子近似优化算法确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型之间得分满足预设筛选条件且各所述第一药效团和所述第二药效团之间的结合关系满足预设限制条件的结合方式。
[0012]在一种可能的实施例中，所述预设限制条件包括以下任意一种或多种条件：
[0013]结合次数条件：当所述第一药效团与所述第二药效团以所述结合方式结合时，第一目标药效团与其他药效团结合的次数不大于预设次数阈值；
[0014]结合评分条件：当所述第一药效团与所述第二药效团以所述结合方式结合时，若第二目标药效团与第三目标药效团结合，则所述第二目标药效团与第三目标药效团之间的
距离对应的得分项为预设得分。
[0015]在一种可能的实施例中，各所述结合方式的得分通过以下方式确定得到：
[0016]确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型以所述结合方式结合时，各药效团对中所述第一药效团和所述第二药效团之间的结合距离，其中，所述药效团对为相同类型的所述第一药效团和所述第二药效团组成；
[0017]确定各所述结合距离对应的得分项；
[0018]根据各所述得分项，确定所述结合方式的得分。
[0019]在一种可能的实施例中，所述方法还包括：
[0020]根据预先设置的药效团组合与惩罚项之间的对应关系，确定以所述第一药效团模型和所述第二药效团模型以所述结合方式结合时相互结合的药效团对应的惩罚项；
[0021]所述根据各所述得分项，确定所述结合方式的得分，包括：
[0022]根据所述得分项和所确定的所述惩罚项，确定所述结合方式的得分。
[0023]在一种可能的实施例中，所述对应关系预先通过以下方式确定得到：
[0024]基于共晶中各药效团的结合方式确定各药效团组合对应的惩罚项。
[0025]在一种可能的实施例中，所述化合物小分子为槲皮素分子，所述靶体蛋白为人源ACE2蛋白。
[0026]在本申请的第二方面，提供了一种分子对接装置，所述装置包括：
[0027]空间结构获取模块，用于获取化合物小分子的第一空间结构和靶体蛋白的第二空间结构；
[0028]药效团确定模块，用于确定所述第一空间结构中存在的第一药效团以及所述第二空间结构中存在的第二药效团；
[0029]模型构建模块，用于建立用于表示各所述第一药效团以及各所述第一药效团之间距离的第一药效团模型，并建立用于表示各所述第二药效团以及各所述第二药效团之间距离的第二药效团模型；
[0030]量子近似优化模块，用于通过量子近似优化算法确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型之间得分满足预设筛选条件的结合方式，其中，所述得分与所述第一药效团模型和所述第二药效团模型结合时相互结合的药效团之间的距离相关。
[0031]在一种可能的实施例中，所述量子近似优化模块通过量子近似优化算法确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型之间得分满足预设筛选条件的结合方式，包括：
[0032]通过量子近似优化算法确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型之间得分满足预设筛选条件且各所述第一药效团和所述第二药效团之间的结合关系满足预设限制条件的结合方式。
[0033]在一种可能的实施例中，所述预设限制条件包括以下任意一种或多种条件：
[0034]结合次数条件：当所述第一药效团与所述第二药效团以所述结合方式结合时，第一目标药效团与其他药效团结合的次数不大于预设次数阈值；
[0035]结合评分条件：当所述第一药效团与所述第二药效团以所述结合方式结合时，若第二目标药效团与第三目标药效团结合，则所述第二目标药效团与第三目标药效团之间的距离对应的得分项为预设得分。
[0036]在一种可能的实施例中，所述装置还包括得分模块，用于通过以下方式确定得到
各所述结合方式的得分：
[0037]确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型以所述结合方式结合时，各药效团对中所述第一药效团和所述第二药效团之间的结合距离，其中，所述药效团对为相同类型的所述第一药效团和所述第二药效团组成；
[0038]确定各所述结合距离对应的得分项；
[0039]根据各所述得分项，确定所述结合方式的得分。
[0040]在一种可能的实施例中，所述得分模块，还用于根据预先设置的药效团组合与惩罚项之间的对应关系，确定以所述第一药效团模型和所述第二药效团模型以所述结合方式结合时相互结合的药效团对应的惩罚项；
[0041]所述得分模块根据各所述得分项，确定所述结合方式的得分，包括：
[0042]根据所述得分项和所确定的所述惩罚项，确定所述结合方式的得分。
[0043]在一种可能的实施例中，所述对应关系预先通过以下方式确定得到：
[0044]基于共晶中各药效团的结合方式确定各药效团组合对应的惩罚项。
[0045]在一种可能的实施例中，所述化合物小分子为槲皮素分子，所述靶体蛋白为人源ACE2蛋白。
[0046]在本申请本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种分子对接方法，其特征在于，所述方法包括：获取化合物小分子的第一空间结构和靶体蛋白的第二空间结构；确定所述第一空间结构中存在的第一药效团以及所述第二空间结构中存在的第二药效团；建立用于表示各所述第一药效团以及各所述第一药效团之间距离的第一药效团模型，并建立用于表示各所述第二药效团以及各所述第二药效团之间距离的第二药效团模型；通过量子近似优化算法确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型之间得分满足预设筛选条件的结合方式，其中，所述得分与所述第一药效团模型和所述第二药效团模型结合时相互结合的药效团之间的距离相关。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过量子近似优化算法确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型之间得分满足预设筛选条件的结合方式，包括：通过量子近似优化算法确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型之间得分满足预设筛选条件且各所述第一药效团和所述第二药效团之间的结合关系满足预设限制条件的结合方式。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设限制条件包括以下任意一种或多种条件：结合次数条件：当所述第一药效团与所述第二药效团以所述结合方式结合时，第一目标药效团与其他药效团结合的次数不大于预设次数阈值；结合评分条件：当所述第一药效团与所述第二药效团以所述结合方式结合时，若第二目标药效团与第三目标药效团结合，则所述第二目标药效团与第三目标药效团之间的距离对应的得分项为预设得分。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，各所述结合方式的得分通过以下方式确定得到：确定所述第一药效团模型和所述第二药效团模型以所述结合方式结合时，各药效团对中所述第一药效团和所述第二药效团之间的结合距离，其中，所述药效团对为相同类型的所述第一药效团和所述第二药效团组成；确定各所述结合距离对应的得分项；根据各所述得分项，确定所述结合方式的得分。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据预先设置的药效团组合与惩罚项之间的对应关系，确定所述第一药效团模型、所述第二药效团模型，以所述结合方式结合时的惩罚项；所述根...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，窦猛汉，
申请(专利权)人：合肥本源量子计算科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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