1. 研究目的与意义
1.1研究背景
新药研发是一项长期、复杂和昂贵的过程[1]，需要克服许多困难和挑战。首先，新药研发的成本非常高，平均需要耗费数十亿美元和超过十年的时间才能将一个新药推向市场。其次，新药研发的成功率非常低，超过90%的候选药物都会失败，据统计一种新药从筛选到成功上市，平均需要耗时13年，投资18亿美金。如何快速准确地进行药物筛选成为了各大制药公司和科研机构的研究重点。随着计算化学和计算生物学的快速发展，药物虚拟筛选(Virtual Screening)[2]在发现新药、制药全程中的重要性越来越突显。
GPCR（G蛋白偶联受体）[3]是一类细胞膜上的蛋白质，它们是人类药物开发中最重要的靶标之一。GPCR介导了许多生理过程，包括视觉、味觉、嗅觉、心血管调节、免疫调节、神经调节等，因此是研发治疗癌症、心血管疾病、神经系统疾病等疾病药物的理想靶标。GPCR的药物设计通常使用药物虚拟筛选技术，对GPCR进行高通量筛选[4]和分析，从而挖掘出新型的药物分子。GPCRs超家族共有600-1000种蛋白，是目前已知的具有治疗前景的最大的一类分子作用靶蛋白。目前的药物筛选中有 40%是针对GPCRs的筛选，且市售的药物中有超过50%的药物是通过GPCRs发挥药效的。GPCRs已经成为药物筛选的第一大类靶点。
2. 研究内容和预期目标
2.1研究内容
（1）构建GPCR蛋白质数据集
本研究将从公共数据库中获取GPCR蛋白质结构数据信息和GPCR相关配体分子[14]数据信息，使用计算化学方法确定GPCR蛋白质和配体分子的相互作用，并根据相互作用信息将其转化为图[15]表示，其中GPCR为蛋白质节点，配体分子为边，以此构建GPCR药物数据集。将构建好的数据集划分为训练集、测试集和验证集，以便在不同阶段使用。
3. 研究的方法与步骤
3.1 研究方法
文献研究法：通过检索图神经网络和GPCR药物虚拟筛选的相关文献，分类并筛选出需要重点研读的文献。通过综述了解药物虚拟筛选的发展历程和当代最新研究方法，以及图神经网络的前沿技术。掌握实验原理，并应用到实验中。
4. 参考文献
[1]张凯睿,黄钢.基于图卷积神经网络的小分子虚拟筛选[J].软件工程,2022,25(07):19-23.DOI:10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2022.007.005.
[2]兰闯闯. 面向药物虚拟筛选的图神经网络迁移学习方法研究及平台开发[D].南京邮电大学,2022.DOI:10.27251/d.cnki.gnjdc.2022.000394.
[3]郭志云,张怀渝,梁龙.G蛋白偶联受体的结构与功能[J].生命的化学,2004(05):412-414.
5. 计划与进度安排
（1）2024.01.06 ---- 2024.02.10 需求分析,熟悉常用的算法和开发工具
（2）2024.02.11 ----2024.02.20 数据集收集、模型设计
（3）2024.02.21 ----2024.03.01 模型验证与改进
（4）2024.03.02 ----2024.04.01 模型移植及设计,程序调试
（5）2024.04.02 ---- 2024.04.05 毕业论文资料收集，撰写论文提纲
（6）2024.04.06 ----2024.05.20 整理设计文档， 撰写毕业论文
（7）2024.05.20 ----2024.05.31 论文修改、系统改进、答辩准备及答辩
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
