CN111312342A - 一种电子结构计算机辅助药物设计系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种电子结构计算机辅助药物设计系统，包括计算机控制中心、云端数据中心、医疗数据库、辅助判断模型和大数据集成模块，所述计算机控制中心包括SAS系统、数据预测模块、数据闪存模块和数据测序模块，所述SAS系统中导入样本药物的蛋白质高通量原始芯片数据，利用高通量筛选HTS技术；本发明利用高通量筛选技术，以分子水平和细胞水平的实验方法为基础，以SAS系统执行试验过程，对蛋白质高通量原始芯片的信号值进行筛选，剔除低质量信号数据，得到理论上有效的蛋白质文件，并以数据预测模块和数据测序模块对实验数据进行分析处理，便于同一时间对数以千万样品检测，效率更高，节省成本。

Description

一种电子结构计算机辅助药物设计系统
技术领域
本发明涉及药物设计系统技术领域，尤其涉及一种电子结构计算机辅助药物设计系统。
背景技术
计算机辅助药物设计是以计算机化学为基础，通过计算机的模拟、计算和预算药物与受体生物大分子之间的关系，设计和优化先导化合物的方法，计算机辅助药物设计实际上就是通过模拟和计算受体与配体的这种相互作用，进行先导化合物的优化与设计，计算机辅助药物设计大致包括活性位点分析法、数据库搜寻、全新药物设计；
现有技术中，从药物的数据库筛选药物，工作量巨大，同时消耗大量的成本，而成功筛选一个新药常常需要多年时间，且大量的药物被筛选出来，但是缺乏大数据技术的应用，缺少信息集成和共享的关键部件和功能，对药物的功能机制了解很困难，特别是对其潜在功能的研究成为该领域目前急需解决的问题，因此，本发明提出一种电子结构计算机辅助药物设计系统以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提出一种电子结构计算机辅助药物设计系统，该系统利用高通量筛选技术，以分子水平和细胞水平的实验方法为基础，以SAS系统执行试验过程，对蛋白质高通量原始芯片的信号值进行筛选，剔除低质量信号数据，得到理论上有效的蛋白质文件，并以数据预测模块和数据测序模块对实验数据进行分析处理，便于同一时间对数以千万样品检测，效率更高，节省成本。
为实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：一种电子结构计算机辅助药物设计系统，包括计算机控制中心、云端数据中心、医疗数据库、辅助判断模型和大数据集成模块，所述计算机控制中心包括SAS系统、数据预测模块、数据闪存模块和数据测序模块，所述SAS系统中导入样本药物的蛋白质高通量原始芯片数据，利用高通量筛选HTS技术，以分子水平和细胞水平的实验方法为基础，以SAS系统执行试验过程，先对蛋白质高通量原始芯片的信号值进行筛选，剔除低质量信号数据，得到理论上有效的蛋白质文件，将所筛选出的蛋白质表达数据在TCGA数据库中与其分期、转移、浸润等临床信息，进行生物信息统计学分析，进一步筛选出蛋白质的全电子结构数据；
所述数据预测模块为TargetScan靶基因预测软件，用于对样本药物的蛋白质数据进行前景值和背景值校正，得到消除噪音污染的蛋白质信号数据；
所述数据测序模块为solexa测序技术，利用solexa测序技术对蛋白质信号数据进行表达谱数据分析，具体为：基因表达水平分析、差异表达基因分析、GO/KEGG富集分析、蛋白互作网络分析、基因共表达网络构建，最后进行可视化结果展示，将可视化结果数据暂时储存在数据闪存模块中；
所述医疗数据库接入国家药检数据中心，包括药物基因数据库信息、传感器采集信息和设备采集信息，所述药物基因数据库信息包括药物临床数据和蛋白质组学数据；
所述大数据集成模块包括集成引擎和搜索引擎，所述集成引擎支持IHE标准，包含IHE交换工具，且集成引擎内置集成测试功能，所述搜索引擎采用ElasticSearch+Logstash+Kibana框架部署，且利用ElasticSearch搜索服务器完成分布式的多用户全文搜索引擎，进行数据管理；
所述辅助判断模型包括分布式计算框架和NoSQL数据库，所述分布式计算架构采用AngularJS+NodeJS+NoSQL框架进行开发，利用AngularJS框架建立前端界面，利用NodeJS快速的建立服务端反馈，所述NoSQL数据库为MongoDB，其作为非关系型数据库，反应数据间的关系，用于数据交互，所述辅助判断模型分别与数据测序模块和药物基因数据库信息连接并将样本药物的可视化结果与药物临床数据、蛋白质组学数据进行对比分析，构建cicRNA-miRNA-mRNA-疾病分子链，随后进行高通量测序，使用STAR软件进行index构建，设定对比参数配置文件，筛选出配体，然后计算所述蛋白质和配体的全电子结构，得到蛋白质的轨道系数和分子轨道能级。
进一步改进在于：所述计算机控制中心中，对蛋白质高通量原始芯片的信号值进行筛选采用SPA原理的HTS技术，结合芯片靶位，芯片与同位素标记的配体特异性结合，在近距离释放射线能量激发产生冷光；不能特异性结合的信号值，其标记同位素所发出的射线能量不足以激发产生冷光，以此进行筛选。
进一步改进在于：所述数据预测模块中设有Affy软件，利用Affy软件根据不同的单、双色通道芯片类型进行蛋白质高通量原始芯片数据预处理，得到经过对数变换的信号值。
进一步改进在于：所述数据闪存模块内部集成Logstash日志分析引擎以及Kibana可视化平台，用于可视化数据管理。
进一步改进在于：所述医疗数据库具有Hash加密模块，防止数据被盗取，且Hash加密模块兼顾分布式计算框架的整体访问权限。
进一步改进在于：所述集成引擎包括ICD-10、HL7标准，数据访问符合Web服务技术规范，并提供面向HIS/PACS医学信息系统数据导入接口。
进一步改进在于：所述分布式计算框架提供Spark/R的高速计算，拥有并行化的高性能统计算法库，支持并行化统计算法和基础算法库，支持的并行化基础算法，支持处理大数据集，包括影像融合分析、影像数据挖掘、基因数据比对。
进一步改进在于：所述辅助判断模型支撑验证功能，验证配体是否具有识别特异性配基的能力，是否能与配基产生化学结构和空间结构互补的结合且具有亲和性、特异性、饱和性和可逆性，保证其有效性、安全性和可控性。
进一步改进在于：所述辅助判断模型中设有MeDIP-Seq技术模块，利用MeDIP-Seq技术对配体进行拼接和注释、可变剪切分析、差异表达外显子分析、反义转录本分析和SNP/Indel分析，并输出分析结果。
进一步改进在于：所述云端数据中心包括以太网模块、数据归类模块和云数据库，所述数据归类模块将药物配体按照属性进行分类并提供检索功能，所述云数据库用于储存配体信息数据并附上时间标签，且云数据库接入国家药检数据中心。
本发明的有益效果为：本发明利用高通量筛选技术，以分子水平和细胞水平的实验方法为基础，以SAS系统执行试验过程，对蛋白质高通量原始芯片的信号值进行筛选，剔除低质量信号数据，得到理论上有效的蛋白质文件，并以数据预测模块和数据测序模块对实验数据进行分析处理，便于同一时间对数以千万样品检测，效率更高，节省成本，且本发明应用到药物临床数据和蛋白质组学数据，能够解决药物信息集成与共享、影像数据与基因数据等海量数据高速存储与处理，并充分利用互联网与大数据技术，采用分布式计算框架，保证配体具有亲和性、特异性、饱和性、可逆性、有效性、安全性和可控性，兼顾数据信息分析及云端储存，提供完整的信息链处理，支持长期发展使用。
附图说明
图1为本发明的组成示意图。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
根据图1所示，本实施例提供了一种电子结构计算机辅助药物设计系统，包括计算机控制中心、云端数据中心、医疗数据库、辅助判断模型和大数据集成模块，所述计算机控制中心包括SAS系统、数据预测模块、数据闪存模块和数据测序模块，所述SAS系统中导入样本药物的蛋白质高通量原始芯片数据，利用高通量筛选HTS技术，以分子水平和细胞水平的实验方法为基础，以SAS系统执行试验过程，先对蛋白质高通量原始芯片的信号值进行筛选，剔除低质量信号数据，得到理论上有效的蛋白质文件，将所筛选出的蛋白质表达数据在TCGA数据库中与其分期、转移、浸润等临床信息，进行生物信息统计学分析，进一步筛选出蛋白质的全电子结构数据；
所述数据预测模块为TargetScan靶基因预测软件，用于对样本药物的蛋白质数据进行前景值和背景值校正，得到消除噪音污染的蛋白质信号数据；
所述数据测序模块为solexa测序技术，利用solexa测序技术对蛋白质信号数据进行表达谱数据分析，具体为：基因表达水平分析、差异表达基因分析、GO/KEGG富集分析、蛋白互作网络分析、基因共表达网络构建，最后进行可视化结果展示，将可视化结果数据暂时储存在数据闪存模块中；
所述医疗数据库接入国家药检数据中心，包括药物基因数据库信息、传感器采集信息和设备采集信息，所述药物基因数据库信息包括药物临床数据和蛋白质组学数据；
所述大数据集成模块包括集成引擎和搜索引擎，所述集成引擎支持IHE标准，包含IHE交换工具，且集成引擎内置集成测试功能，所述搜索引擎采用ElasticSearch+Logstash+Kibana框架部署，且利用ElasticSearch搜索服务器完成分布式的多用户全文搜索引擎，进行数据管理；
所述辅助判断模型包括分布式计算框架和NoSQL数据库，所述分布式计算架构采用AngularJS+NodeJS+NoSQL框架进行开发，利用AngularJS框架建立前端界面，利用NodeJS快速的建立服务端反馈，所述NoSQL数据库为MongoDB，其作为非关系型数据库，反应数据间的关系，用于数据交互，所述辅助判断模型分别与数据测序模块和药物基因数据库信息连接并将样本药物的可视化结果与药物临床数据、蛋白质组学数据进行对比分析，构建cicRNA-miRNA-mRNA-
疾病分子链，随后进行高通量测序，使用STAR软件进行index构建，设定对比参数配置文件，筛选出配体，然后计算所述蛋白质和配体的全电子结构，得到蛋白质的轨道系数和分子轨道能级。
所述计算机控制中心中，对蛋白质高通量原始芯片的信号值进行筛选采用SPA原理的HTS技术，结合芯片靶位，芯片与同位素标记的配体特异性结合，在近距离释放射线能量激发产生冷光；不能特异性结合的信号值，其标记同位素所发出的射线能量不足以激发产生冷光，以此进行筛选。
所述数据预测模块中设有Affy软件，利用Affy软件根据不同的单、双色通道芯片类型进行蛋白质高通量原始芯片数据预处理，得到经过对数变换的信号值。
所述数据闪存模块内部集成Logstash日志分析引擎以及Kibana可视化平台，用于可视化数据管理。
所述医疗数据库具有Hash加密模块，防止数据被盗取，且Hash加密模块兼顾分布式计算框架的整体访问权限。
所述集成引擎包括ICD-10、HL7标准，数据访问符合Web服务技术规范，并提供面向HIS/PACS医学信息系统数据导入接口。
所述分布式计算框架提供Spark/R的高速计算，拥有并行化的高性能统计算法库，支持并行化统计算法和基础算法库，支持的并行化基础算法，支持处理大数据集，包括影像融合分析、影像数据挖掘、基因数据比对。
所述辅助判断模型支撑验证功能，验证配体是否具有识别特异性配基的能力，是否能与配基产生化学结构和空间结构互补的结合且具有亲和性、特异性、饱和性和可逆性，保证其有效性、安全性和可控性。
所述辅助判断模型中设有MeDIP-Seq技术模块，利用MeDIP-Seq技术对配体进行拼接和注释、可变剪切分析、差异表达外显子分析、反义转录本分析和SNP/Indel分析，并输出分析结果。
所述云端数据中心包括以太网模块、数据归类模块和云数据库，所述数据归类模块将药物配体按照属性进行分类并提供检索功能，所述云数据库用于储存配体信息数据并附上时间标签，且云数据库接入国家药检数据中心。
该电子结构计算机辅助药物设计系统利用高通量筛选技术，以分子水平和细胞水平的实验方法为基础，以SAS系统执行试验过程，对蛋白质高通量原始芯片的信号值进行筛选，剔除低质量信号数据，得到理论上有效的蛋白质文件，并以数据预测模块和数据测序模块对实验数据进行分析处理，便于同一时间对数以千万样品检测，效率更高，节省成本，且本发明应用到药物临床数据和蛋白质组学数据，能够解决药物信息集成与共享、影像数据与基因数据等海量数据高速存储与处理，并充分利用互联网与大数据技术，采用分布式计算框架，保证配体具有亲和性、特异性、饱和性、可逆性、有效性、安全性和可控性，兼顾数据信息分析及云端储存，提供完整的信息链处理，支持长期发展使用。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种电子结构计算机辅助药物设计系统，其特征在于：包括计算机控制中心、云端数据中心、医疗数据库、辅助判断模型和大数据集成模块，所述计算机控制中心包括SAS系统、数据预测模块、数据闪存模块和数据测序模块，所述SAS系统中导入样本药物的蛋白质高通量原始芯片数据，利用高通量筛选HTS技术，以分子水平和细胞水平的实验方法为基础，以SAS系统执行试验过程，先对蛋白质高通量原始芯片的信号值进行筛选，剔除低质量信号数据，得到理论上有效的蛋白质文件，将所筛选出的蛋白质表达数据在TCGA数据库中与其分期、转移、浸润等临床信息，进行生物信息统计学分析，进一步筛选出蛋白质的全电子结构数据；
所述数据预测模块为TargetScan靶基因预测软件，用于对样本药物的蛋白质数据进行前景值和背景值校正，得到消除噪音污染的蛋白质信号数据；
所述数据测序模块为solexa测序技术，利用solexa测序技术对蛋白质信号数据进行表达谱数据分析，具体为：基因表达水平分析、差异表达基因分析、GO/KEGG富集分析、蛋白互作网络分析、基因共表达网络构建，最后进行可视化结果展示，将可视化结果数据暂时储存在数据闪存模块中；
所述医疗数据库接入国家药检数据中心，包括药物基因数据库信息、传感器采集信息和设备采集信息，所述药物基因数据库信息包括药物临床数据和蛋白质组学数据；
所述大数据集成模块包括集成引擎和搜索引擎，所述集成引擎支持IHE标准，包含IHE交换工具，且集成引擎内置集成测试功能，所述搜索引擎采用ElasticSearch+Logstash+Kibana框架部署，且利用ElasticSearch搜索服务器完成分布式的多用户全文搜索引擎，进行数据管理；
所述辅助判断模型包括分布式计算框架和NoSQL数据库，所述分布式计算架构采用AngularJS+NodeJS+NoSQL框架进行开发，利用AngularJS框架建立前端界面，利用NodeJS快速的建立服务端反馈，所述NoSQL数据库为MongoDB，其作为非关系型数据库，反应数据间的关系，用于数据交互，所述辅助判断模型分别与数据测序模块和药物基因数据库信息连接并将样本药物的可视化结果与药物临床数据、蛋白质组学数据进行对比分析，构建cicRNA-miRNA-mRNA-疾病分子链，随后进行高通量测序，使用STAR软件进行index构建，设定对比参数配置文件，筛选出配体，然后计算所述蛋白质和配体的全电子结构，得到蛋白质的轨道系数和分子轨道能级。
2.根据权利要求1所述的一种电子结构计算机辅助药物设计系统，其特征在于：所述计算机控制中心中，对蛋白质高通量原始芯片的信号值进行筛选采用SPA原理的HTS技术，结合芯片靶位，芯片与同位素标记的配体特异性结合，在近距离释放射线能量激发产生冷光；不能特异性结合的信号值，其标记同位素所发出的射线能量不足以激发产生冷光，以此进行筛选。
3.根据权利要求1所述的一种电子结构计算机辅助药物设计系统，其特征在于：所述数据预测模块中设有Affy软件，利用Affy软件根据不同的单、双色通道芯片类型进行蛋白质高通量原始芯片数据预处理，得到经过对数变换的信号值。
4.根据权利要求1所述的一种电子结构计算机辅助药物设计系统，其特征在于：所述数据闪存模块内部集成Logstash日志分析引擎以及Kibana可视化平台，用于可视化数据管理。
5.根据权利要求1所述的一种电子结构计算机辅助药物设计系统，其特征在于：所述医疗数据库具有Hash加密模块，防止数据被盗取，且Hash加密模块兼顾分布式计算框架的整体访问权限。
6.根据权利要求1所述的一种电子结构计算机辅助药物设计系统，其特征在于：所述集成引擎包括ICD-10、HL7标准，数据访问符合Web服务技术规范，并提供面向HIS/PAC S医学信息系统数据导入接口。
7.根据权利要求1所述的一种电子结构计算机辅助药物设计系统，其特征在于：所述分布式计算框架提供Spark/R的高速计算，拥有并行化的高性能统计算法库，支持并行化统计算法和基础算法库，支持的并行化基础算法，支持处理大数据集，包括影像融合分析、影像数据挖掘、基因数据比对。
8.根据权利要求1所述的一种电子结构计算机辅助药物设计系统，其特征在于：所述辅助判断模型支撑验证功能，验证配体是否具有识别特异性配基的能力，是否能与配基产生化学结构和空间结构互补的结合且具有亲和性、特异性、饱和性和可逆性，保证其有效性、安全性和可控性。
9.根据权利要求1所述的一种电子结构计算机辅助药物设计系统，其特征在于：所述辅助判断模型中设有MeDIP-Seq技术模块，利用MeDIP-Seq技术对配体进行拼接和注释、可变剪切分析、差异表达外显子分析、反义转录本分析和SNP/Indel分析，并输出分析结果。
10.根据权利要求1所述的一种电子结构计算机辅助药物设计系统，其特征在于：所述云端数据中心包括以太网模块、数据归类模块和云数据库，所述数据归类模块将药物配体按照属性进行分类并提供检索功能，所述云数据库用于储存配体信息数据并附上时间标签，且云数据库接入国家药检数据中心。
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