一种基于机器学习的靶标特异性虚拟筛选方法及系统

本发明提出一种基于机器学习的靶标特异性虚拟筛选方法及系统，将活性分子和无活性分子与靶标的多个构象进行分子对接，提取对接分子的蛋白‑配体相互作用特征和配体的相关特征作为机器学习模型的输入特征；采用多种机器学习模型构建打分函数模型，并基于多个靶标特异性打分函数模型的优势，结合模型集成方法，最终获得一个集成靶标特异性打分函数模型。该集成模型能够更有效地处理复杂的蛋白质‑配体相互作用数据，具备优异预测性能和虚拟筛选能力，提供更可靠的预测结果，提高虚拟筛选能力。