【摘 要】
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新型冠状病毒是目前在全球暴发并仍然在流行的新冠肺炎的病原体。因为人类缺少对新冠病毒的抵抗力,且病毒的传播途径非常广泛,所以人们普遍对新冠病毒易感。由新型冠状病毒感染所致的新冠肺炎对人们的生命健康及生产生活都产生了很严重的威胁。因此,研发有效的抗新冠病毒药物对新冠肺炎疫情防控、恢复社会正常生产生活秩序具有非常重要的意义。新冠病毒是冠状病毒的一种,多种冠状病毒之间都存在很大的相似性,因此对一种冠状病毒
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新型冠状病毒是目前在全球暴发并仍然在流行的新冠肺炎的病原体。因为人类缺少对新冠病毒的抵抗力,且病毒的传播途径非常广泛,所以人们普遍对新冠病毒易感。由新型冠状病毒感染所致的新冠肺炎对人们的生命健康及生产生活都产生了很严重的威胁。因此,研发有效的抗新冠病毒药物对新冠肺炎疫情防控、恢复社会正常生产生活秩序具有非常重要的意义。新冠病毒是冠状病毒的一种,多种冠状病毒之间都存在很大的相似性,因此对一种冠状病毒的抑制剂有可能对多种冠状病毒都有效。本文通过机器学习和计算化学方法相结合,研究了多种抑制剂对冠状病毒的主蛋白酶和木瓜样蛋白酶的抑制效果与抑制剂结构的相关性,并给使用机器学习预测出对新冠病毒抑制效果较好的潜在抑制剂结构。本文包括以下内容:（1）调研1500篇以上的文献中记录其中记载的1100多个涵盖不同种类冠状病毒的抑制剂和潜在抑制剂的结构以及相关测试条件、抑制效果,然后使用计算化学方法对记录的冠状病毒抑制剂结构进行结构优化,使用化学信息学方法计算出分子描述符1875种,将所有记录的数据和分子描述符建立成数据库供机器学习使用。（2）对数据库中的数据进行预处理,然后使用多种机器学习模型对数据库进行拟合,筛选出最优的模型为高斯过程回归模型,对该模型优化后使用该模型预测数据库中潜在冠状病毒抑制剂的对新冠病毒主蛋白酶的抑制效果,其中抑制效果最好的结构半抑制浓度仅为8.9μM。
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