本发明涉及化合物的筛选，更具体地说，涉及一种药物虚拟筛选方法。
背景技术：
药物虚拟筛选方法包括基于结构的药物筛选和基于配体的药物筛选两大类。基于结构的药物筛选由于受蛋白结构以及打分函数准确性的限制，基于配体的药物筛选的方法由于原理相对简单，筛选速度较快而受到广泛应用。传统基于配体的筛选方法主要是基于二维拓扑相似度的筛选方法，其筛选精度较低。因此亟需一种筛选精度高的药物虚拟筛选方法。
技术实现要素：
针对现有技术的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种准确性高的药物虚拟筛选方法。
为实现上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
一种药物虚拟筛选方法，包括以下步骤，
s1：编辑模版分子的化学结构；
s2：根据分子力场对步骤s1中模版分子的化学结构生成三维构象；
s3：在对应步骤s2的分子力场中对各待筛选化合物的化学结构生成三维坐标；
s4：利用高斯函数对分别对模版分子和各待筛选化合物的分子形状和药效团进行表达；
s5：将待模板分子的三维构象与各待筛选化合物的三维构象进行分析，综合考虑模版分子和各待筛选化合物的分子形状和药效团。
优选的，步骤s5采用golang语言。
优选的，步骤s2和s3中的分子力场包括键伸缩能、键角弯曲能、二面角扭曲能、范德华力和静电相互作用。
优选的，根据s5分析结果计算相似度，将相似度达到预设阈值的对应各待筛选化合物数据输出。
优选的，采用二维坐标比对和三维构象比对时的预设阈值相对独立设置。
优选的，将相似度达到预设阈值的对应各待筛选化合物数据输出后，匹配输出数据中对应的化合物进行实体活性指标的筛选。
优选的，实体的类型为分子水平、细胞水平和动物水平中的至少一种。
相比现有技术，本发明具有以下有益效果：
由于小分子配体通过三维构象与蛋白结合而发挥作用，通过构建三维构象，配合形状和药效团的结合进行药物筛选，筛选结果更接近实际情况，药物的筛选结构更加精准。
下面，结合具体实施方式，对本发明做进一步描述。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制；术语“水平”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；此外，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
一种药物虚拟筛选方法，包括以下步骤，
s1：编辑模版分子的化学结构；
s2：根据分子力场对步骤s1中模版分子的化学结构生成三维构象；
s3：在对应步骤s2的分子力场中对各待筛选化合物的化学结构生成三维坐标；
s4：利用高斯函数对分别对模版分子和各待筛选化合物的分子形状和药效团进行表达；
s5：将待模板分子的三维构象与各待筛选化合物的三维构象进行分析，综合考虑模版分子和各待筛选化合物的分子形状和药效团。
工作原理：使用时，模版分子的化学结构和各待筛选化合物的化学结构分别在分子力场中生成对应的三维构象，再将模版分子和各待筛选化合物对应的三维构象结合形状和药效团进行比对，由于小分子配体是通过三维构象与蛋白结合而发挥作用，那么利用高斯函数对模版分子和各待筛选化合物的形状和药效团进行表达，药效团是对一系列生物活性分子的总结，归纳了对活性起最重作用的结构特征。药效团可以通过构象搜索和分子叠合来模拟配体分子的活性构象，可以据此来推断和解释受体与配体分子之间可能的作用模式，得到的结构更复合实际，筛选的结构更加精准，采用高斯函数进行表达，降低计算难度，提高筛选精度和筛选速度。
分子力场具体包括独立能量项的键伸缩能、键角弯曲能和二面角扭曲能、非键相互作用包括范德华力和静电相互作用。
步骤s5采用golang语言。
采用golang语言多线并发运算，数据处理量大，筛选快速。
根据s5分析结果计算相似度，将相似度达到预设阈值的对应各待筛选化合物数据输出。
通过预设阈值，在进行实体筛选之前对待筛选化合物进行筛选，针对相似度较高的待筛选化合物，缩小筛选范围，进而降低实体筛选的工作量以及成本，缩短药物筛选时间，加速药物的发现。
采用二维坐标比对和三维构象比对时的预设阈值相对独立设置。
三维构象一般进行分子的整体比对，二维坐标有利于分子结构里的部分结构进行比对，根据实际的比对需求选择对应的比对方法，两种比对方法联用有利于比对结构准确性的提高。
将相似度达到预设阈值的对应各待筛选化合物数据输出后，匹配输出数据中对应的化合物进行实体活性指标的筛选。
实体活性指标指包括ic50、ec50、ki和kd等指标。
将虚拟筛选的结果应用与实体的筛选，完善筛选过程，进一步验证虚拟筛选与实体筛选的准确度，便于后续建立数据库，直接将筛选结果应用于实际，毋须再进行筛选。
实体的类型为分子水平、细胞水平和动物水平中的至少一种。
分子水平对应分子靶点，例如醛糖还原酶；细胞水平对应细胞系，例如3t3细胞系；动物水平对应动物，例如小鼠。
利用本发明药物虚拟筛选方法筛选可以根据模版分子的结构筛选具有与模版分子相似结构的化合物，将筛选结果应用于不同的实体类型进行表达，应用范围广。
对本领域的技术人员来说，可如以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。