【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算化学和生物医药信息，具体涉及一种蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法及系统。
技术介绍
1、基于结构的药物设计，特别是从头药物设计，在过去几十年中取得了重大进展。全新先导化合物的设计依据是蛋白质结构并应用分子识别原理（例如范德华相互作用和氢键的优化）优化蛋白质与类药化合物的结合作用。合格的药物候选化合物应该对其目标受体具有适当强度的结合亲和作用，而对多个靶标受体的亲和作用可能会导致药物的不良副作用。
2、因此，药物化学家感兴趣的化学空间涵盖了广泛的结合亲和力。能够准确预测这些分子的结合亲和力是基于结构的药物设计的核心问题，开发精确的分子势能力场正是通过计算机算法解决该问题的最优方案。
技术实现思路
1、针对上述现有技术的不足，本专利技术旨在提供一种蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法及系统，以解决对药物候选化合物对其目标受体的结合亲和作用不易评估的问题，为结构的药物设计提供理论参考。
2、为了解决上述问题，本专利技术采用了如下的技术方案：
3、通过收集蛋白质-类药化合物复合物结构数据库中的成对原子概率分布来进行kecsa分子势能生成。核心算法采用kirkwood方程，引入两种概念的原子对径向概率分布函数，一种概率为直接从蛋白质-类药化合物复合物结构数据库中收集获得的特定原子类型的成对原子径向概率分布；另一种概率为数据库中与原子间作用能量无关的其他因素造就的原子径向概率分布。其因素如分子体积因素，数据库自身数据特点因素等等，将
4、一种蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，包括：
5、利用蛋白质-类药化合物复合物结构数据库生成空间数值分布数据，所述空间数值分布数据包括蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的数量分布数据、参照态下在蛋白质所占据的三维空间内蛋白质受体原子的数量分布数据以及参照态下在类药化合物所占据的三维空间内类药化合物配体原子的数量分布数据；
6、根据三种数量分布数据得到对应的数量分布函数，将蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的数量分布函数进行归一化处理，得到蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的径向分布函数，再参照态下在蛋白质所占据的三维空间内蛋白质受体原子的数量分布数据函数以及参照态下在类药化合物所占据的三维空间内类药化合物配体原子的数量分布函数进行平均得到参照态下蛋白质原子和配体原子之间的径向分布函数；
7、基于所述蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的径向分布函数和所述参照态下蛋白质原子和配体原子之间的径向分布函数，利用kirkwood方程构建kecsa原子势能计算方程；
8、利用所述kecsa原子势能计算方程计算蛋白质与类药化合物间的原子势能。
9、作为一种可实施方式，所述kecsa原子势能计算方程如下式所示：
10、
11、其中，为蛋白质原子i和配体原子j之间的kecsa原子势能；为蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的径向分布函数；是参照态下蛋白质原子和配体原子之间的径向分布函数，且其中不包含目标蛋白质原子i和配体原子j之间的成对势；r为气体常数；r为成对原子间的距离；t为药物被吸收时所处人体环境温度。
12、作为一种可实施方式，所述蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的径向分布函数，表达式如下式所示：
13、，
14、其中，表示原子对i和j的可达体积；为蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的数量分布函数。
15、作为一种可实施方式，所述可达体积的表达式如下：
16、，
17、其中，为距离的梯度；为体积因子。
18、作为一种可实施方式，所述体积因子通过下式进行计算：
19、，
20、其中，为蛋白质-类药化合物复合物结构数据库中原子类型i和j于数据库中的总原子数量，为蛋白质-类药化合物复合物结构数据库中所有原子的总数量。
21、作为一种可实施方式，所述参照态下蛋白质原子和配体原子之间的数量分布函数是由结构数据库建立的平均力状态和理想气体状态下的数量分布函数的加权线性组合而得，其中平均力状态下所有成对原子势通过结构数据库收集而获得，理想气体状态下所有成对势忽略不计，则参照态下蛋白质原子和配体原子之间的数量分布函数如下式所示：，
22、其中，权重项pij*(r)为数据库中原子对i和j的丰度，0<pij*(r)<1，权重项pij*(r)通过下式进行计算：
23、。
24、作为一种可实施方式，所述参照态下蛋白质原子和配体原子之间的径向分布函数的表达式如下式所示：
25、。
26、一种蛋白质与类药化合物间原子势能的预测系统，包括空间数值分布数据生成模块、径向分布函数生成模块、原子势能计算方程构建模块和原子势能预测模块；
27、所述空间数值分布数据生成模块，用于利用蛋白质-类药化合物复合物结构数据库生成空间数值分布数据，所述空间数值分布数据包括蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对数量分布数据、参照态下在蛋白质所占据的三维空间内蛋白质受体原子的数量分布数据以及参照态下在类药化合物所占据的三维空间内类药化合物配体原子的数量分布数据；
28、所示径向分布函数生成模块，用于根据三种数量分布数据得到对应的数量分布函数，将蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的数量分布函数进行归一化处理，得到蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的径向分布函数，再将参照态下在蛋白质所占据的三维空间内蛋白质受体原子的数量分布数据函数以及参照态下在类药化合物所占据的三维空间内类药化合物配体原子的数量分布函数进行平均得到参照态下蛋白质原子和配体原子之间的径向分布函数；
29、所述原子势能计算方程构建模块，用于蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的径向分布函数和所述参照态下蛋白质原子和配体原子之间的径向分布函数，利用kirkwood方程构建kecsa原子势能计算方程；
30、所述原子势能预测模块，用于利用所述kecsa原子势能计算方程计算蛋白质与类药化合物间的原子势能。
31、一种蛋白质与类药化合物间分子势能的预测方法，包括，采用所述预测方法计算蛋白质与类药化合物之间所有存在相互作用势能的原子对间的原子势能之和，得到蛋白质与类药化合物间分子势能。
32、一种蛋白质与类药化合物间分子势能的预测系统，基于所述预测系统，还包括分子势能预测模块；所述分子势能预测模块用于计算蛋白质与类药化合物之间所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，所述KECSA原子势能计算方程如下式所示：
3.根据权利要求2所述的蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，所述蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的径向分布函数，表达式如下式所示：
4.根据权利要求3所述的蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，所述可达体积的表达式如下：
5.根据权利要求4所述的蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，所述体积因子通过下式进行计算：
6.根据权利要求5所述的蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，所述参照态下蛋白质原子和配体原子之间的数量分布函数是由结构数据库建立的平均力状态和理想气体状态下的数量分布函数的加权线性组合而得，其中平均力状态下所有成对原子势通过结构数据库收集而获得，理想气体状态下所有成对势忽略不计，则参照态下蛋白质原子和配体原子之间的数量分布函数如下式所示：
7
8.一种蛋白质与类药化合物间原子势能的预测系统，其特征在于，包括空间数值分布数据生成模块、径向分布函数生成模块、原子势能计算方程构建模块和原子势能预测模块；
9.一种蛋白质与类药化合物间分子势能的预测方法，其特征在于，包括，采用权利要求1-7任一所述的预测方法计算蛋白质与类药化合物之间所有存在相互作用势能的原子对间的原子势能之和，得到蛋白质与类药化合物间分子势能。
10.一种蛋白质与类药化合物间分子势能的预测系统，其特征在于，基于权利要求8所述的预测系统，还包括分子势能预测模块；所述分子势能预测模块用于计算蛋白质与类药化合物之间所有存在相互作用势能的原子对间的原子势能之和，得到蛋白质与类药化合物间分子势能。
...【技术特征摘要】
1.一种蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，所述kecsa原子势能计算方程如下式所示：
3.根据权利要求2所述的蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，所述蛋白质和配体之间形成有效接触的三维空间原子成对的径向分布函数，表达式如下式所示：
4.根据权利要求3所述的蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，所述可达体积的表达式如下：
5.根据权利要求4所述的蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，所述体积因子通过下式进行计算：
6.根据权利要求5所述的蛋白质与类药化合物间原子势能的预测方法，其特征在于，所述参照态下蛋白质原子和配体原子之间的数量分布函数是由结构数据库建立的平均力状态和理想气体状态下的数量分布函数的加权线性组合而得，其中平均力状态下所有成对原子势通过结构数据库收集而获得，理想气体状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑铮，危鉴敏，刘昊，
申请(专利权)人：苏州予路乾行生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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