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基于多层注意力和消息传递网络的药物相互作用预测方法
药物相互作用预测 多层次注意力机制 消息传递神经网络 位置编码
2024/1/16
药物相互作用(Drug-drug interaction,DDI)是指不同药物存在抑制或促进等作用.现有DDI预测方法往往直接利用药物分子特征表示预测DDI,而忽略药物分子中不同原子对DDI的影响.为此,提出基于多层次注意力机制和消息传递神经网络的DDI预测方法。
蛋白质结构预测模型再升级，解锁新功能直接作用药物设计
蛋白质 药物设计 生物分子 阿尔法折叠
2023/11/7
在蛋白质和药物的相互作用中，两者形状构象都在发生变化，传统方法很难对两者可能产生的协同变化进行预测，但新模型有可能做到。
近期，中国科学院合肥物质科学研究院健康所基础医学研究中心戴海明课题组在卵巢癌治疗药物敏感性预测研究中取得新进展。研究成果以“Constitutive BAK/MCL1 complexes predict paclitaxel and S63845 sensitivity of ovarian cancer”为题发表在知名期刊Cell death & disease上。
中国科学院上海药物研究所徐志建、朱维良团队早前开发了基于受体的抗新冠肺炎靶标预测和虚拟筛选方法D3Docking。作为D3Docking的补充，此团队近期开发了一种基于配体的方法D3Similarity（图1）。该项工作于2021年1月18日在线发表于Briefings in Bioinformatics杂志。
中国科学院上海药物研究所蒋华良、郑明月团队采用了多任务深度神经网络（multitask deep neural network）建立分类模型解决化合物的激酶谱预测问题。多任务深度神经网络通过任务间的迁移学习，可以高效解决具有相关性的多类别分类问题，对于众多激酶靶标，共享的保守催化域使得多重活性预测任务紧密相关。因此，利用多任务深度神经网络可以有效减少特定激酶数据不足对模型泛化性能的限制。此外，多任...
《2019最值得关注的药物预测》年度报告发布
科睿唯安生命科学 药物预测 脊髓性肌萎缩症 类风湿性关节炎
2019/3/29
《2019最值得关注的药物预测》报告发布。该报告利用科睿唯安旗下Cortellis专业信息解决方案的数据（包括超过7万种产品线、32.5万项临床试验、9.1万项交易信息和16.5万家公司概况），预测了7种可能在2019年上市并且到2023年销售额将超过10亿美元的新药。主要集中在免疫和遗传疾病领域，包括：脊髓性肌萎缩症（SMA）、类风湿性关节炎（RA）、阵发性睡眠性血红蛋白尿症（PNH）以及花生过...
多基原藏药材“美多罗米”中质量标志物的初步预测及分析
多基原 美多罗米 质量标志物 UHPLC 绿原酸 咖啡酸 3, 4-二咖啡酰奎宁酸 3, 5-二咖啡酰奎宁酸 4, 5-二咖啡酰奎宁酸
2020/1/2
目的 基于质量标志物（Q-marker）理念，从化学成分的角度对多基原藏药材"美多罗米"的质量标志物进行预测，评价其药材品质。方法 首先基于亲缘关系与生源途径、药理作用与化学成分的关系，预测美多罗米的Q-marker；其次采用UHPLC同时测定其主要活性成分，采用Acquity UHPLC HSS C18色谱柱（100 mm×2.1 mm，1.8 μm）；流动相为乙腈（A）-0.3%乙酸水（B），...
栀子是我国传统的常用中药材，也是我国卫生部发布的第一批药食两用药材。近年来，栀子在药品及保健食品中的应用越来越广泛，因此栀子的品质评价问题也成为了该行业迫切需要解决的关键问题。在对其化学成分及药理作用综述的基础上，结合质量标志物概念，基于化学成分、临床新用途相关性、可测成分、传统药性功效、入血成分和贮藏时间影响等几个方面对栀子质量标志物进行预测分析，为栀子质量评价研究提供科学依据。
桂枝茯苓方为经典的活血化瘀方，具有改善血液流变性、调节内分泌、抗炎、抗肿瘤、镇痛等作用。古代用于治疗妇人妊娠下血、行经腹痛、产后恶露不尽等症。现代临床其常用于治疗妇科疾病，如子宫肌瘤、卵巢囊肿、痛经、子宫内膜异位症等。对桂枝茯苓方近年来的化学成分、药理作用、临床应用以及质量控制的研究进展进行综述，并在此基础上，基于中药质量标志物（Q-marker）的"五原则"对桂枝茯苓方的Q-marker进行预测...
北京大学前沿交叉学科研究院裴剑锋、来鲁华课题组发展蛋白质结合口袋探测与性质预测综合在线计算平台CavityPlus（图）
北京大学前沿交叉学科研究院 裴剑锋 来鲁华 课题组 蛋白质 口袋探测 综合在线计算平台 CavityPlus
2018/7/23
北京大学前沿交叉学科研究院定量生物学中心生物分子设计团队裴剑锋课题组整合该团队近年来在蛋白质口袋探测及性质预测领域发展的新方法，发展了开放式图形在线计算服务平台CavityPlus，用于精确探测蛋白质表面的结合口袋，同时计算结合口袋的多种性质（http://repharma.pku.edu.cn/cavityplus或http://www.pkumdl.cn/cavityplus）。对于用户输入的...
近日，中国科学院上海药物研究所研究员蒋华良应用严格的统计热力学理论，从配体（激动剂或抑制剂）与离子通道作用的微观机制出发，推导并建立了描述药物与离子通道相互作用量-效关系理论预测模型，其博士研究生白芳（现于莱斯大学从事博士后研究）编制了相应的计算程序，并成功应用于钾离子通道KCNQ2亚型与激动剂ztz240的作用机制的研究。上海药物所高召兵课题组应用电生理和膜片钳技术验证了上述理论预测模型，实验结...
清华大学交叉信息研究院曾坚阳课题组和药学院陈立功课题组合作发表药物-标靶相互作用预测的新颖机器学习算法（图）
清华大学交叉信息研究院 曾坚阳课题组 药学院 陈立功课题组 药物 标靶相互作用 机器学习算法
2017/9/20
清华大学交叉信息研究院曾坚阳课题组和药学院陈立功课题组合作开展的关于大规模异构网络中药物-标靶相互作用预测的论文《基于异构网络信息整合的药物-靶标相互作用预测和药物的重新定位》（ A Network Integration Approach for Drug-Target Interaction Prediction and Computational Drug Repositioning fro...
中国科学院上海药物研究所发布免费在线药物靶标预测平台（图）
药物靶标 预测平台 蛋白质 临床靶标数据集
2014/7/22
药物靶标的识别与验证是药物发现过程中至关重要的第一步，在药物研发过程中，30%-40%的在研药物由于药物靶标选择的不恰当而以失败告终。因此，发展一种高效的计算方法来预测新的药物靶标就显得尤其重要。
根据生物领域技术预测的工作部署，科技部社发司及中国生物技术发展中心于近期召开了生物领域技术预测工作讨论会。来自中国科学院上海生命科学信息中心、中国科学院微生物研究所、中国科学院成都文献情报中心、上海生物信息技术研究中心、哈尔滨工业大学、中国医学科学院医药生物技术研究所等国内生物领域主要文献情报研究机构的专家参加了讨论。
生物胶束色谱中黄酮类化合物定量保留-药动学性质预测模型的研究
生物胶束色谱 定量保留-药动学活性关系 黄酮
2013/11/14
利用生物胶束色谱（biopartitioning micellar chromatography, BMC）建立黄酮类化合物保留-药动学性质定量关系（quantitative retention activity relationship, QRAR）预测模型。 方法 测定化合物在pH=7.4的0.05 mol/L Brij 35缓冲盐流动相中的保留时间并计算保留因子，对保留因...