基于QSAR模型的细胞色素P450酶抑制剂快速筛选方法

本发明为基于QSAR模型的细胞色素P450酶抑制剂快速筛选方法，可以快速预测化合物是否对细胞色素P450酶具有抑制作用。细胞色素P450酶是一种半硫酸盐蛋白，本发明以细胞色素P450酶为研究对象，利用机器学习对五种不同亚型的细胞色素P450酶抑制作用的活性结果进行预测，与随机预测基线相比，所建QSAR模型在各亚型的分类性能上均有显著提升，PR‑AUC提高约80％。本发明以支持向量机和随机森林模型为基础，为快速筛选对细胞色素P450酶造成抑制的化合物提供了新的QSAR模型构建方法。