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龙图腾网获悉深圳阿尔法分子科技有限责任公司申请的专利预测G蛋白偶联受体蛋白三维折叠与药物分子结合模型的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116386764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211727118.5，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权预测G蛋白偶联受体蛋白三维折叠与药物分子结合模型的方法是由袁曙光;胡祯全;王艳萍设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测G蛋白偶联受体蛋白三维折叠与药物分子结合模型的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种预测G蛋白偶联受体蛋白三维折叠与药物分子结合模型的方法。该方法包括：利用三维序列比对和模板三维结构选择多个目标GPCR初始模型，并通过优化所述GPCR初始模型的柔性区域与药物结构位点优化，获得分子对接和药物设计的靶标GPCR模型；通过交叉验证多种类型的GPCR‑药物分子人工智能模型的预测性能，选取最佳的GPCR与药物分子结合模式。本发明提高了药物靶点G蛋白偶联受体蛋白三维折叠与GPCR药物分子结合模式的预测精度，并且还能够精准捕获相关药物分子与GPCR靶点的相互作用模式。

本发明授权预测G蛋白偶联受体蛋白三维折叠与药物分子结合模型的方法在权利要求书中公布了：1.一种预测G蛋白偶联受体蛋白三维折叠与药物分子结合模型的方法，包括以下步骤： 利用三维序列比对和模板三维结构选择多个目标GPCR初始模型，并通过优化所述GPCR初始模型的柔性区域与药物结构位点优化，获得分子对接和药物设计的靶标GPCR模型； 通过交叉验证多种类型的GPCR-药物分子人工智能模型的预测性能，选取最佳的GPCR与药物分子结合模式； 其中，所述GPCR-药物分子人工智能模型的输入是一个配体在一个受体中的三维相互作用指纹特征，每一列代表相应配体与当前列的氨基酸产生作用键的数量，输出是均方根偏差RMSD值，用于衡量预测的3D构象与真实构象的距离； 其中，所述分子对接和药物设计的靶标GPCR模型根据以下步骤获得： 根据同源性选择实验结构作为计算机建模的同源模板，并通过将靶标GPCR的一级序列与同源实验结构进行三维序列比对，确定靶标GPCR氨基酸一级序列并对其二级结构进行预测，进而获得多个目标GPCR初始模型； 通过CHARMM分子力场能量打分函数对所述GPCR初始模型的结构稳定性进行评价，选取能量最低模型为初始待优化模型； 针对所述初始待优化模型，进行全原子分子动力学模拟，并对模拟过程中设定时间范围内的构想进行聚类分析，挑选出代表性结构，作为所述分子对接和药物设计的靶标GPCR模型，其中模拟的分子力场是CHARMM或者Amber力场； 其中，所述GPCR-药物分子人工智能模型根据以下步骤构建： 利用公开数据库获取GPCR与其药物分子复合物的实验结构，以及相关GPCR靶点的分子结构信息与其生物活性信息，并基于该生物活性信息筛选出多个样本化合物； 针对所述样本化合物，计算GPCR与药物分子相互作用指纹图谱，获得受体和配体之间的分子相互作用信息； 基于所述受体和配体的分子相互作用信息，建立所述GPCR-药物分子人工智能模型，以确定模型的输入和输出。

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