CoviPredX：基于人工智能的小分子治疗药物针对SARS-CoV-2的生物活性预测

《Computational Biology and Chemistry》：CoviPredX: AI-Driven Bioactivity Prediction for Small Molecule Therapeutics Against SARS-CoV-2

　　

拉杰什·达斯（Rajesh Das）|维格内什瓦尔·苏里亚·普拉卡什·辛纳拉桑（Vigneshwar Suriya Prakash Sinnarasan）|达赫里·保罗（Dahrii Paul）|穆吉布·拉赫曼·谢赫（Md Mujibur Rahman Sheikh）|阿穆达·文卡特桑（Amouda Venkatesan）

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  对机器学习模型和深度学习模型进行了比较分析，以预测这些模型在预测小分子对SARS-CoV-2多蛋白1ab的生物活性方面的表现。
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  通过优化特征构建的堆叠模型获得了0.811的R2值，这体现了特征选择的重要性。
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  开发了名为CoviPredX的在线工具，用于预测潜在治疗药物的pIC50值。
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  该研究为基于人工智能的抗病毒药物开发方法提供了宝贵的见解，有助于SARS-CoV-2的治疗研究。