用于分子虚拟筛选的集成回归模型及生成方法、预测方法与流程

1.一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型生成方法，其特征在于，对从超大规模化合物库中选取的分子进行处理，所述处理包括确定分子的立体异构构型和正确的电离态，以及利用rdkit将smiles格式的分子转换为ecfp4指纹。

3.如权利要求1所述的一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型生成方法，其特征在于，在步骤5中，以n个回归模型的预测结果的加权平均值作为综合预测结果。

4.如权利要求1所述的一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型生成方法，其特征在于，所述k为超大规模化合物库中分子总数的1%。

5.如权利要求1所述的一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型生成方法，其特征在于，所述迭代次数为8次。

6.如权利要求1所述的一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型生成方法，其特征在于，在步骤6中，选择预测得分最高且标准差最大的k个分子的过程为：

7.如权利要求1所述的一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型生成方法，其特征在于，所述回归模型包括rf、svm、ridge、xgboost、lgbm、dnn、gcn和gat中的多个。

8.如权利要求1所述的一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型生成方法，其特征在于，在步骤7中，以rmse作为回归模型的预测性能的评价指标。

9.一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型，其特征在于，通过如权利要求1至8任一项所述的一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型生成方法从8个回归模型中选取4个回归模型作为集成回归模型；

10.一种用于分子虚拟筛选的预测方法，其特征在于，使用如权利要求9所述的一种用于分子虚拟筛选的集成回归模型，包括以下步骤：