科创中国

本发明化学品和蛋白质靶点相互作用的预测方法，属于化学品毒性筛查技术领域。本发明所要解决的技术问题是如何预测化学品和蛋白质靶点相互作用。该预测方法包括从公共数据库获取化学品结构数据、蛋白质靶点一级结构数据和化学品和蛋白质靶点的亲和力数据，并进行标准化和结构清洗，能够进一步划分为阳性数据集和阴性数据集，作为模型输入数据；通过以化学品输入数据、蛋白质输入数据以及化学品和蛋白质相互作用标签输入数据为输入的基于深度学习注意力机制的网络架构，获得化学品和蛋白质靶点相互作用预测模型，根据该模型预测待测化学品和待测蛋白质靶点是否存在相互作用。

（1）采用本发明的方法可以充分利用现有化学品和蛋白质靶点亲和力实验大数据，以化学品SMILES码和蛋白质靶点一级结构序列作为预测模型的输入，无需人为定义的可量化的结构参数作为分子描述符，节省了分子描述符计算和描述符挑选的时间和计算资源，且应用时对计算化学基础的要求更低；（2）与现有方法相比，具有高精度的预测性能，有助于新型环境污染物的毒性靶点的快速发现。

是一种基于化学品SMILES码和蛋白质一级结构序列的化学品和蛋白质靶点相互作用预测方法，避免了传统方法准确率较低、应用范围较小等局限性，并且和其他同类方法相比，本发明方法具有当前研究中最优越的预测能力。该方法在化学品风险评价、环境安全性评估等领域具有广阔的应用前景。

实验室固定人员 40人，其中研究体系35人（包括研究员10人、副研究员7人、助理研究员18人），支撑人员5人（包括技术人员3人，专职管理人员2人）。拥有杰青1人，优青1人。实验室下设3个研究单元和4个科研支撑平台。实验室一直保持着活跃的国际交流与合作，与美国、英国、澳大利亚等国家的大学和科研机构建立了良好的科研合作关系。实验室现有海外荣誉教授和客座 教授10人，其中院士6人。

化学品的神经毒性源于其与许多神经靶点的分子识别和相互作用，继而干扰维持细胞正常功能的相关通路，并引起级联效应，最终导致神经系统内不同生物学水平有害结局(AdverseOutcome ,AO)的发生。本发明因具有当前研究中最优越的预测能力，为化学品毒性探究提供了依据。

本科技成果支持技术转让，服务等多种方式，有针对性进行指导转化