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人体细胞色素P450（CYP）受到抑制会导致药物-药物相互作用,从而产生严重的不良反应。因此,准确预测给定化合物对特定CYP亚型的抑制能力至关重要。本研究基于不同的分子表征,比较了11种机器学习方法和2种深度学习模型,实验结果表明,基于RDKit_2d + Morgan的CatBoost机器学习模型在准确率和马修斯系数方面优于其他模型,甚至优于先前发表的模型。此外,实验结果还显示,CatBoost模型不仅性能佳,而且计算资源消耗较低。最后,本文将表现较好的前3名模型结合为co_model,其在性能方面稍微优于单独使用CatBoost模型。 相似文献
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