一种基于多通道特征融合和机器学习模型的环肽药物辅助筛选方法

本发明属于环肽药物筛选技术领域，具体涉及一种基于多通道特征融合和机器学习模型的环肽药物辅助筛选方法。包括步骤：收集多个对受体蛋白有结合效果的环肽样本作为候选样本，另外收集多个对受体蛋白有目的活性功效的环肽样本作为参考样本；分别获取参考样本和候选样本的分子指纹、二维结构信息、理化性质和ADMET性质，并串联融合构成四通道特征数据集；采用二聚类的方法或者机器学习的方法，基于参考样本对候选样本进行处理，筛选候选样本。本发明从序列‑结构‑生化‑毒理多方面对环肽进行分类，避免了特征单一所造成的筛选精度较低的问题；不论是对于新药研发还是传统药效优化都能提供相应的辅助作用。