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研究成果|基于鲜味变换器机器学习模型：筛选超声辅助酶解香菇所得的鲜味肽及其风味机制研究

食品风味感知创新 2026-02-05 07:00
文章摘要
背景：研究聚焦于通过超声辅助酶解技术从香菇中制备鲜味肽，并深入探究其风味机制。研究目的：旨在优化制备工艺，构建高效的鲜味肽预测模型，并阐明鲜味肽与受体结合的分子机制。结论：优化工艺（超声预处理联合双酶水解）显著提高了水解效率和低分子量肽段比例；构建的三流Umami-Transformer模型预测准确率优于现有模型；成功鉴定出四种新型鲜味肽，并通过分子对接与动力学模拟揭示了其与T1R1受体的关键结合位点及稳定相互作用的机制，为高效制备与鉴定鲜味肽及开发风味增强剂提供了理论框架和技术支持。
研究成果|基于鲜味变换器机器学习模型：筛选超声辅助酶解香菇所得的鲜味肽及其风味机制研究
查看文献： Based on the umami-transformer machine learning model: Screening of umami peptides from ultrasound-assisted enzymatic hydrolysis of shiitake mushrooms and study on their flavor mechanism
查看期刊：Food Research International
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