| 食品中甜味分子发掘模型构建 |
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| 引用本文： | 任海斌,冯宝龙,范蓓,贺斌彬,李知陆,王清华,高飞,王玉堂.食品中甜味分子发掘模型构建[J].农业工程学报,2021,37(19):303-308. |
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| 作者姓名： | 任海斌 冯宝龙 范蓓 贺斌彬 李知陆 王清华 高飞 王玉堂 |
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| 作者单位： | 1. 乳品科学教育部重点实验室<东北农业大学>，哈尔滨 150030;;2. 东北农业大学现代教育技术中心，哈尔滨 150030;;3. 中国农业科学院农产品加工研究所，北京 100193;;1. 乳品科学教育部重点实验室<东北农业大学>，哈尔滨 150030; 3. 中国农业科学院农产品加工研究所，北京 100193; |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目（2019YFF0217601-02）；中国农业科学院农产品加工研究所知识创新计划（125161015000150013） |
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| 摘 要： | 食品工业一直在积极地发现新的甜味分子，传统发掘方法费时费力，效率较低。该研究基于分子的甜味和分子结构相关的假设，利用文献、专利及数据库中的数据，建立甜味、非甜味分子数据集和甜度分子数据集，采用随机森林和支持向量机算法建立定性构效关系模型定性预测甜味分子；采用主成分回归、k最邻近回归、随机森林回归和偏最小二乘回归四种算法建立定量构效关系模型定量预测甜味分子的甜度。研究发现，随机森林算法模型的分类效果最好，接受者操作特性曲线下的面积为0.987，准确度为0.966；随机森林回归模型的甜度预测效果最好，决定系数为0.82，误差均方根为0.60。联用这两个模型在食品成分数据库中，发现542个具有甜味剂潜力的食品分子。
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| 关 键 词： | 机器学习 甜味剂 预测 定性构效关系 定量构效关系 |
| 收稿时间： | 2021/5/1 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/8/16 0:00:00 |
Establishment of the mining model for sweet molecules in food |
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| Ren Haibin,Feng Baolong,Fan Bei,He Binbin,Li Zhilu,Wang Qinghu,Gao Fei,Wang Yutang.Establishment of the mining model for sweet molecules in food[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2021,37(19):303-308. |
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| Authors: | Ren Haibin Feng Baolong Fan Bei He Binbin Li Zhilu Wang Qinghu Gao Fei Wang Yutang |
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| Institution: | 1. Key Laboratory of Dairy Science, Ministry of Education, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China;;2. Center for education technology Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China;;3. Institute of Food Science and Technology, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100193, China;; 1. Key Laboratory of Dairy Science, Ministry of Education, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China; 3. Institute of Food Science and Technology, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100193, China; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | machine learning sweetener prediction qualitative structure-activity relationship quantitative structure- activity relationship |
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