python问题1. 根据文件“Molecular_Descriptor.xlsx”和“ERα_activity.xlsx”提供的数据，针对1974个化合物的729个分子描述符进行变量选择，根据变量对生物活性影响的重要性进行排序，并给出前20个对生物活性最具有显著影响的分子描述符（即变量），并请详细说明分子描述符筛选过程及其合理性。 问题2. 请结合问题1，选择不超过20个分子描述符变量，构建化合物对ERα生物活性的定量预测模型，请叙述建模过程。然后使用构建的预测模型，对文件“ERα_activity.xlsx”的test表中的50个化合物进行IC50值和对应的pIC50值预测，并将结果分别填入“ERα_activity.xlsx”的test表中的IC50_nM列及对应的pIC50列。 问题3. 请利用文件“Molecular_Descriptor.xlsx”提供的729个分子描述符，针对文件“ADMET.xlsx”中提供的1974个化合物的ADMET数据，从五个指标（Caco-2、CYP3A4、hERG、HOB、MN）中任选2个，分别构建其分类预测模型，并简要叙述建模过程。然后使用所构建的2个分类预测模型，对文件“ADMET.xlsx”的test表中的50个化合物进行相应的预测，并将结果填入“ADMET.xlsx”的test表中对应的Caco-2、CYP3A4、hERG、HOB、MN列。 问题4（选做）. 寻找并阐述化合物的哪些分子描述符，以及这些分子描述符在什么取值或者处于什么取值范围时，能够使化合物对抑制ERα具有更好的生物活性，同时具有更好的ADMET性质（给定的五个ADMET性质中，至少三个性质较好）。

很抱歉，我是一个自然语言生成模型，并不具备直接回答复杂的数据分析问题的能力。但我可以为您提供一些思路和建议。

对于问题1，根据所提供的数据，我们可以使用特征选择算法来筛选最具有影响力的分子描述符。常用的特征选择算法有相关系数、卡方检验、Lasso回归、随机森林等。这些算法可以评估每个分子描述符对生物活性的贡献，并给出一个相对重要性的排序。最终，我们可以选择排名靠前的一些分子描述符作为变量。

对于问题2，我们可以使用回归模型来预测化合物的IC50值和pIC50值。常用的回归模型有线性回归、岭回归、lasso回归、神经网络等。在建模过程中，我们需要将数据集分成训练集和测试集，使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的性能。在模型评估中，我们可以使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的预测性能。

对于问题3，我们可以使用分类模型来预测化合物的ADMET性质。常用的分类模型有逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林等。在建模过程中，我们需要将数据集分成训练集和测试集，使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的性能。在模型评估中，我们可以使用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的分类性能。

对于问题4，这是一个非常具有挑战性的问题。我们可以将其分成两个部分来考虑。首先，我们需要找到哪些分子描述符对于ERα生物活性和ADMET性质具有影响。然后，我们需要找到这些分子描述符的取值范围，以便优化化合物的设计和合成。

对于第一部分，我们可以使用机器学习方法来分析数据，并找到哪些分子描述符对于ERα生物活性和ADMET性质具有影响。随后，我们可以使用解释性模型（如决策树）来分析这些分子描述符的作用机制。

对于第二部分，我们可以使用优化算法来寻找最佳取值范围。常用的优化算法有遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。这些算法可以在给定的范围内搜索最优解。同时，我们也可以使用数据挖掘技术来挖掘分子描述符之间的关系，以便更好地理解分子描述符的作用机制和寻找最佳取值范围。