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申请/专利权人：中国科学院大连化学物理研究所
摘要：本发明涉及一种基于肽组学技术和机器学习的筛选苦味肽的新方法。在该发明中，我们建立了更全面的苦味肽和非苦味肽基准数据集、创立了一组新的苦味肽特征因子集合，构建了一种基于新型数据处理方法和LightGradientBoostingMachineLightGBM算法的分类预测模型，用于苦味肽的筛选。同时结合机器学习和肽组学技术，实现了潜在苦味肽的高通量鉴定和预测。该方法在食品和医药领域具有潜在的应用价值。
主权项：1.一种基于肽组学和机器学习的苦味肽筛选新方法，其特征在于，包括以下步骤：构建包含苦味肽和非苦味肽的数据集，通过苦味肽特征因子对苦味肽和非苦味肽数据集进行量化；将按不同组合的苦味肽特征因子量化后的苦味肽和非苦味肽输入至机器学习模型进行训练，输出苦味肽的预测结果，并通过训练结果反馈调整机器学习模型参数，得到最优苦味肽特征因子组合；将测试集中的苦味肽和非苦味肽按最优苦味肽特征因子组合进行量化，输入至训练后的机器学习模型中，输出苦味肽的预测结果；将待测多肽通过苦味肽特征因子进行量化，输入至训练后的机器学习模型中，得到苦味肽的预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院大连化学物理研究所 一种基于肽组学和机器学习的苦味肽筛选新方法
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