【傻瓜化教程】利用AI大模型预测药物和靶点的亲和力

【傻瓜化教程】利用AI大模型预测药物和靶点的亲和力

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/huichongkeji/article/details/144743137

药物-靶点亲和力预测是药物研发中的核心环节。借助AI大模型，可以在海量数据中快速筛选出潜在的药物-靶点组合，大幅提升研发效率。本教程旨在提供一个从数据准备、模型构建到结果分析的全流程指导，适合药物研发人员、生物信息学研究者以及制药公司的技术团队。

适合阅读本文的人群是：

• 药物研发人员：快速筛选候选药物，缩短研发周期。
• 生物信息学研究者：分析药物作用机制，探索新的治疗靶点。
• 制药公司：优化药物组合，提升市场竞争力。
• 学术研究者：开展前沿研究，发表高影响力论文。

适合的应用场景是：

• 药物筛选：快速筛选出高潜力的药物候选者，缩短研发周期。
• 靶点发现：发现新的药物作用靶点，拓展治疗领域。
• 个性化医疗：根据患者蛋白质序列的特定靶点，定制个性化药物组合。
• 学术研究：支持生物学机制研究，促进科学发现。

数据准备与处理

数据收集

首先，我们需要收集药物和靶点的数据。药物通常使用SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）表示化学结构，靶点则使用氨基酸序列的FASTA格式。

药物示例：

CC(C)Cc1ccc(cc1)C(C)C(=O)O
COC(=O)c1ccccc1C(=O)O

靶点序列示例：

Target1
MVLSPADKTNVKAAWGKVGAHAGEYGAEALERMFLSFPTTKTYFPHF...
Target2
MGLSDGEWQLVLNVWGKVEADIAGHGQEVLIRLFKSHPEELHKL...

需要更多药物或者靶点信息可以参考：

• 药物数据：DrugBank数据库
• 靶点数据：UniProt数据库

数据清洗

为了提高预测的准确性，需要对数据进行清洗：

1. 去除低丰度蛋白质：剔除丰度过低的蛋白质序列，确保数据质量。
2. 标准化数据格式：

• 药物使用SMILES表示，每行一个化合物。
• 蛋白质序列按FASTA格式输入，每行一个序列。

数据加载

将清洗后的数据加载到预测模型中。通常，左侧输入药物的SMILES表示，右侧输入蛋白质序列。点击“预测”按钮，等待模型输出结果。

结果可视化分析

预测模型运行后，会输出药物与靶点之间的亲和力评分。为了更好地理解结果，可以使用以下几种可视化方法：

弦图

弦图展示了不同药物和靶点的交叉亲和力关系，直观且具有视觉冲击力。

示例解读：

• 每个扇区代表一种药物或靶点。
• 弦的粗细表示亲和力大小。
• 可以快速发现高效药物与靶点组合。

柱状图

柱状图用于展示某一靶点对不同药物的亲和力，便于筛选新药。

示例解读：

• 横轴为药物，纵轴为亲和力值。
• 柱子高度代表亲和力大小，高柱子意味着更高的亲和力。

热图

热图提供了全局视角下药物与靶点的相互关系，适用于大规模数据集。

示例解读：

• 每个单元格的颜色深浅表示亲和力的高低。
• 行代表靶点，列代表药物。
• 方便快速定位强相互作用区域。