在所有的药物代谢过程中,细胞色素P450同工酶都起到了至关重要的作用,每一种药都有潜在的可能性会被不同的细胞色素P450同工酶所代谢。因此,在新型药物的研发过程中,了解候选药物与细胞色素酶可能的相互作用以及代谢机理是至关重要的。由于不同的药可能被同一种细胞色素酶代谢,产生竞争关系,相互影响导致副作用,或者同一种药物可能会同时被多种细胞色素P450酶代谢,消耗过快而达不到药效,因此,需要对细胞色素P450酶底物特异性进行了解。传统的生物学实验结果可靠,精确度高,然而需要耗费大量的时间资源和物质资源,随着计算机技术的发展,以及基于大量数据的数据挖掘算法的发展,越来越多的机器学习算法被用于细胞色素底物特异性的预测中,这一方面降低了时间成本和财务成本,另一方面也大大缩小了药物筛选的范围,为之后的研究提供了充分的方向。在本文的研究中,数据方面,我们主要利用了实验室内部数据库CYP-Meta和一些最新发表的文献中公布的传统实验结果,最终筛选出超过一千五百条底物小分子代谢信息以及相应的742个小分子的物理化学属性等信息,这些小分子分属于11个不同的细胞色素P450亚家族的底物,信息整理过程中,对于不同的研究者报告的实验结果,可能会相互矛盾,因此,我们会将相互矛盾的信息进行剔除,确保记录的可靠性。在CYP-Meta中,我们将代谢化合物小分子按照底物、诱导剂、抑制剂分为三类通过type栏记录,除此之外,主表中还包含了小分子名和CID编号。由于同一个小分子可能有不同的名称,为确保信息完整,CYP-Meta中采用CID编号与小分子名作为联合主键。算法方面,我们设计了改进的朴素贝叶斯算法进行预测模型的建立,并同时用传统的简易朴素贝叶斯算法(Na?ve-Bayesian),支持向量机算法(SVM)以及最邻近算法(KNN)分别建立了预测模型,并对各个预测模型进行验证分析和对比。最终,我们发现,我们改进的朴素贝叶斯算法所建立的预测模型性能明显优于其它模型。最终,11个CYP家族的平均预测准确率达到0.89左右,而SVM模型与KNN模型的准确率平均值在0.73左右,除此之外,改进的贝叶斯预测模型相较于其它模型的敏感度和特异性也有所提高。因此,我们认为本研究中所采用的改进的朴素贝叶斯机器学习算法相较于常用的一些传统机器学习算法在性能上有一定提升。