给我一个可以用于AIDD CADD分析回归的药物分子数据集和代码
时间: 2024-02-20 07:57:19 浏览: 31
一个可以用于AIDD CADD分析回归的药物分子数据集是"DrugMatrix"。该数据集包含了1,310个药物分子的信息和相关的ADME-T (吸收、分布、代谢、排泄和毒性)数据。这些数据可以用于药物发现和设计中的计算机辅助药物设计 (CADD) 和体内药物代谢与毒性 (AIDD) 分析。该数据集可从美国国家环境保护局 (EPA) 的化学品数据查询系统 (ACToR) 中获得。
以下是使用Python进行AIDD CADD分析回归的代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 导入数据集
data = pd.read_csv('DrugMatrix.csv')
# 分割数据集为训练集和测试集
train, test = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=0)
# 选择特征
features = ['MW', 'LogP', 'NumHDonors', 'NumHAcceptors']
# 训练模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(train[features], train['Cmax'])
# 预测测试集
predictions = regressor.predict(test[features])
# 评估模型
mse = mean_squared_error(test['Cmax'], predictions)
print('Mean Squared Error:', mse)
```
该代码将数据集分为训练集和测试集,并使用线性回归模型进行训练和预测。最后,使用均方误差评估模型的性能。