AIDD CADD分析回归实例附代码

由于AIDD CADD是一个非常复杂和广泛的领域，代码实现可能因应用场景而异。以下是一个示例代码，用于基于蛋白质-化合物互作数据集进行AIDD CADD分析回归：

# 加载数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv('protein_ligand.csv')

# 数据预处理
X = data.drop(['IC50'], axis=1)
y = data[['IC50']]

# 数据划分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor(n_estimators=50, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print('RMSE:', rmse)

# 优化化合物
from rdkit import Chem
from rdkit.Chem import AllChem
from rdkit.Chem import Draw

# 选择一个化合物
smiles = 'CC(=O)Nc1ccc(cc1)[C@@H]2CC[C@@H](N3CCN(CC3)C)C2'
mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)

# 生成分子描述符
fp = AllChem.GetMorganFingerprintAsBitVect(mol, 2, nBits=1024)

# 预测相互作用强度
ic50 = model.predict(fp.reshape(1, -1))[0]
print('预测的IC50值为：', ic50)

# 优化分子
# ...

这是一个简单的示例代码，用于演示AIDD CADD的基本思想。在实践中，您可能需要使用更复杂的模型和算法，并对数据进行更细致的预处理和分析。