一种基于拉曼光谱和机器学习模型的细胞色素P450代谢分析方法

本发明公开了一种基于拉曼光谱和机器学习模型的细胞色素P450代谢分析方法。本发明构建稳定表达CYPs的细胞，使用待测化合物处理上述细胞，采集细胞的拉曼光谱，并对拉曼光谱数据进行特征提取和降维处理，最后采用机器学习模型对样本进行分类。本发明能够实现细胞中CYPs介导药物代谢对胞内物质拉曼特征图谱影响的快速检测，具有无标记、操作简单、适用范围广等优点。