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脂肪组织中,激素敏感脂肪酶（HSL）被认为是调节脂肪酸代谢的关键限速酶.HSL在糖尿病的发病过程中起重要作用,抑制HSL活性有助于糖尿病的治疗,因此探索新颖的HSL抑制剂成为当前研究的热门.在激素敏感脂肪酶的作用机制和三维结构缺乏的情况下,需要发展预测HSL抑制剂的方法.本文采用几种机器学习方法（支持向量机（SVM）、k-最近相邻法（k-NN）和C4.5决策树（C4.5DT））对已知的HSL抑制剂与非抑制剂建立分类预测模型.252个结构多样性化合物（123个HSL抑制剂与129个HSL非抑制剂）被用于测试