基于机器学习的药物蛋白虚拟筛选方法研究_王梦禹

资 源 简 介

基于机器学习的药物蛋白虚拟筛选方法研究_王梦禹

详 情 说 明

本文探讨了机器学习在药物蛋白虚拟筛选领域的最新研究进展和应用方法。虚拟筛选作为药物发现过程中的关键环节，能够显著减少实验筛选的成本和时间消耗。

研究重点分析了三种主流机器学习方法在虚拟筛选中的应用：监督学习模型如随机森林和梯度提升树用于预测小分子与靶蛋白的结合活性；无监督学习用于分子特征的降维和可视化；图神经网络则擅长处理分子结构数据，捕捉原子间的拓扑关系。

文章还深入讨论了特征工程的重要性，包括分子描述符的计算和选择策略，以及如何平衡模型复杂度和预测性能。研究结果表明，与传统分子对接方法相比，机器学习模型在大规模化合物库筛选中展现出更高的效率和准确率。

最后，作者指出了当前研究面临的挑战，如数据稀缺性问题和模型可解释性需求，并展望了深度学习等新兴技术在个性化药物设计中的应用前景。