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J-GLOBAL ID：201903014106361839
結合性予測方法、装置、プログラム、記録媒体、および機械学習アルゴリズムの製造方法
Inventor：
Applicant, Patent owner：
Agent (1)：
特許業務法人三枝国際特許事務所
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：2017149996
Publication number (International publication number)：2019028879
Application date： Aug. 02, 2017
Publication date： Feb. 21, 2019
Summary：
【課題】得られる予測精度が高く演算速度が向上した、結合性予測方法を提供する。【解決手段】標的の生体高分子の指定と、結合性予測対象の化合物の立体構造とを取得するステップS11と、生体高分子の立体構造を蓄積した立体構造データベースから、指定に対応する生体高分子の立体構造を取得するステップS12と、取得した立体構造に基づいて、生体高分子と化合物との複合体の予測立体構造を生成するステップS13と、生成した予測立体構造を、生体高分子の残基周辺に位置するリガンド原子の空間配置分布の統計に基づいて定義された複数の相互作用パターンと照合し、相互作用パターンとの照合結果を表す予測立体構造ベクトルへ変換するステップS14と、機械学習アルゴリズムを用いて予測立体構造ベクトルを判別することによって、生体高分子の立体構造と化合物の立体構造との結合性を予測するステップS15と、を含む。【選択図】図11
Claim (excerpt)：
標的の生体高分子の指定と、結合性予測対象の化合物の立体構造とを取得するステップと、
生体高分子の立体構造を蓄積した立体構造データベースから、前記指定に対応する生体高分子の立体構造を取得するステップと、
取得した前記生体高分子の立体構造と前記化合物の立体構造とに基づいて、前記生体高分子と前記化合物との複合体の予測立体構造を生成するステップと、
生成した前記予測立体構造を、生体高分子の残基周辺に位置するリガンド原子の空間配置分布の統計に基づいて定義された複数の相互作用パターンを含む相互作用パターンデータベースと照合し、前記相互作用パターンとの照合結果を表す予測立体構造ベクトルへ変換するステップと、
変換した前記予測立体構造ベクトルを機械学習アルゴリズムに入力し、前記機械学習アルゴリズムを用いて前記予測立体構造ベクトルを判別することによって、前記生体高分子の立体構造と前記化合物の立体構造との結合性を予測するステップと、
を含む方法。
IPC (2)：
FI (2)：
Patent cited by the Patent：
Cited by examiner (1)
-
結合親和性予測システム及び方法
Gazette classification：公表公報
Application number：特願2017-510709
Applicant：アトムワイズ,インコーポレイテッド
Article cited by the Patent：
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