论文解读+代码复现【AIDD】贝叶斯、决策树、随机森林+2种机器学习模型在癌症治疗药物发现中的应用_决策树筛选疾病相关基因

AIDD（AI Drug Discovery & Design）：是近年来非常火热的技术应用，且已经介入到新药设计到研发的大部分环节当中，为新药发现与开发带来了极大的助力。倾向于机器对数据库信息的自我学习，可以对数据进行提取和学习，一定程度上避免了化合物设计过程中的试错路径，同时还会带来很多全新的结构，为药物发现打破常规的结构壁垒。 覆盖了机器学习和深度学习，能与新药研发相结合并实质性的应用到靶点预测、高通量筛选、药物设计、药物的ADMET性质预测等；且算力方面，由早期应用于药物发现领域的决策树、随机向量机等机器学习模型，进展到深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习算法。 具体到新药研发环节：如靶点识别，基于决策树来预测与疾病相关的基因，有研究者发现了多种EF在信号通路和胞外定位中的调控作用，并进一步基于靶点的结构和几何特征，选取一定量蛋白的数十个结合位点以及大量的非药物结合位点，构建随机森林分类器来预测药物靶点，并有研究者进一步采样提升了随机森林算法，成功的从非药物靶点中区分了药物靶点。

本期带领大家学习的是一篇在影响因子6.514《欧洲药物化学杂志》发表的论文--《基于配体和结构的潜在小分子发现靶向微管蛋白秋水仙碱位点用于癌症治疗的潜在小分子》。我们将从研究背景，设计思路，研究内容这三部分课题研究思路去将论文中所涉及的问题思考并学习。

ps~：文字部分是文章的具体内容，具体的机器学习代码复现过程在文章底部链接或者二维码中。该教学视频感谢“互动派<