一种机器学习从头设计生成EGFR靶向肽的方法
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一种机器学习从头设计生成EGFR靶向肽的方法
申请号:
CN202510904898
申请日期:
2025-07-01
公开号:
CN120877839A
公开日期:
2025-10-31
类型:
发明专利
摘要
一种机器学习从头设计生成EGFR靶向肽的方法,属于计算机人工智能与新药设计领域,该方法使用来自PeptideAtlas数据库的肽数据进行预训练,并通过文献报道EGFR靶向肽进行微调,通过LSTM网络生成具有特定理化性质的肽序列,利用ZDOCK和Autodock CrankPep等工具进行筛选,预测其与EGFR的结合模式和亲和力。进一步通过分子动力学模拟技术评估肽与EGFR复合物的稳定性和生物活性。
技术关键词
训练深度学习模型
计算机人工智能
傅里叶变换算法
长短期记忆网络
新药设计
数据
亲和力
预训练模型
序列特征
复合物
蒙特卡洛
活性肽
非标准
优化器
训练集
分子
生物