基于机器学习的抑菌活性物质筛选研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 侯江霞

作者： 侯江霞;姜金辉;王琛鑫;汪兰;石柳;吴文锦;郭晓嘉;陈胜;陈朗;曹锋;孙丽;周志

作者机构：

关键词： 机器学习;抑菌活性物质;筛选

期刊名称： 食品科学

ISSN： 1002-6630

年卷期： 2025 年 46 卷 014 期

页码： 366-375

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 细菌耐药性问题对人类、畜禽健康和公共卫生构成极大威胁，因此，寻找有效的新型抗菌化合物迫在眉睫。传统抑菌活性筛选方法存在耗时、耗力，且结果的准确性和客观性较差等问题，机器学习算法作为人工智能的一个分支，因其在处理大规模数据、特征提取和模型优化方面的优异表现，已逐渐被引入到抑菌物质筛选中。本文综述了常用的机器学习算法模型，如随机森林、支持向量机、深度学习等在抑菌活性物质中的筛选，深入探讨了机器学习在抗生素、抗菌肽、精油、多酚筛选中的应用，旨在为抑菌活性物质筛选中的机器学习技术提供参考。

分类号： TP181%TS201.3

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