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导 读
成果介绍
最近，鲜味肽因其能够增强鲜味、降低盐分含量并提供营养而备受关注。然而，采用传统的湿实验室方法来鉴定它们费时、费力且成本高昂。
因此，该研究团队利用深度森林算法开发了 Umami-gcForest 模型。它使用 ProtBERT、氨基酸组成、组成-转换-分布和伪氨基酸组成构建氨基酸特征矩阵，并应用互信息进行特征选择，以优化维度。与其他机器学习基线模型、味肽预测模型和复合模型相比，Umami-gcForest 在不同测试集上的验证结果表明它具有出色的预测准确性。
利用 SHapley Additive exPlanations 计算特征贡献，该研究团队发现 Umami-gcForest 的关键特征是疏水性的、带电的和极性的。在此基础上，该研究团队开发了一个在线平台，以方便用户应用。总之，Umami-gcForest 是一种功能强大的工具，为高效、准确地筛选鲜味肽奠定了坚实的基础。
图文赏析
原文链接
https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.141826
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