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流感是一种主要的呼吸道传染病，在普通人群中有着较高的发病率，而对于一些年老和高危病人还有较高的死亡率，研究显示抑制神经氨酸苷酶fNA）可以阻断病毒RNA复制，因此NA是有效治疗H1N1型流感病毒的重要药物靶标．通过计算机方法进行虚拟筛选和预测NA抑制剂已经变得越来越重要．针对酶活性位点进行基于结构的合理药物设计，开发H1N1病毒神经氨酸苷酶抑制剂，已成为药物研究的热点之一．本文通过多种机器学习方法（支持向量机（SVM）、k-最近相邻法（k-NN）和C4．5决策树（C4．5DT））对已知的神经氨酸苷酶抑制剂