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天然苦味分子识别及苦味阈值预测模型
天然苦味分子识别及苦味阈值预测模型
作者:
冯宝龙
任海斌
段佳慧
张厚森
温春辉
白晓森
高飞
王玉堂
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
苦味化合物
识别
阈值
预测
验证
摘要:
鉴定天然化合物中苦味物质和确定其苦味阈值对于食物中苦味分子的发掘和利用至关重要.基于构效关系识别苦味分子及预测苦味分子阈值是一种低成本快速的方法.本研究利用分子操作环境(Molecular Operating Environment,MOE)、Chemopy和Mordred生成2D描述符,利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forests,RF)算法建立苦味分子识别模型,利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)、随机森林回归(Random Forests Regression,RFR)、k-最近邻回归(k-Nearest Neighbor Regression,kNNR)、主成分回归(Principle Component Regression,PCR)算法建立苦味阈值预测模型.结果 表明:MOE-RF模型能够较好地识别分子是否具有苦味,准确度为0.982;ChemoPy-PLSR模型的苦味阈值预测效果最好,决定系数为0.85,误差均方根为0.43,可将这两个模型联合使用来预测分子是否具有苦味及苦味阈值.
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文献信息
篇名
天然苦味分子识别及苦味阈值预测模型
来源期刊
食品工业科技
学科
工学
关键词
苦味化合物
识别
阈值
预测
验证
年,卷(期)
2022,(4)
所属期刊栏目
未来食品|Future Food
研究方向
页码范围
24-32
页数
9页
分类号
TS202.3
字数
语种
中文
DOI
10.13386/j.issn1002-0306.2021080020
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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(/年)
引文网络
引文网络
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共引文献
(0)
参考文献
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2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
苦味化合物
识别
阈值
预测
验证
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
食品工业科技
主办单位:
北京一轻研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-0306
CN:
11-1759/TS
开本:
大16开
出版地:
北京永外沙子口路70号
邮发代号:
2-399
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
29192
总下载数(次)
118
总被引数(次)
200094
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