基于机器学习的COX抑制剂预测模型研究_聂长森

资 源 简 介

基于机器学习的COX抑制剂预测模型研究_聂长森

详 情 说 明

该研究聚焦于利用机器学习技术构建COX抑制剂的活性预测模型。COX（环氧化酶）是炎症和疼痛相关的关键靶点，其抑制剂的开发对非甾体抗炎药物研发具有重要意义。

研究核心思路是通过收集已知COX抑制剂的化学结构及生物活性数据，提取分子描述符（如理化性质、拓扑特征等）作为模型输入特征。采用随机森林、支持向量机等算法训练分类模型，用于区分活性与非活性化合物，并通过交叉验证评估模型性能。

技术亮点在于结合特征选择方法优化模型泛化能力，同时对比不同算法的预测效果。此类模型可加速药物筛选流程，减少实验成本，为COX靶向药物的虚拟筛选提供工具支持。未来方向可探索深度学习或图神经网络对分子表征的改进。