文献类型： 中文期刊

作者： 侯江霞 ¹ ; 姜金辉 ¹ ; 王琛鑫 ¹ ; 汪兰 ² ; 石柳 ² ; 吴文锦 ² ; 郭晓嘉 ² ; 陈胜 ² ; 陈朗 ² ; 曹锋 ³ ; 孙丽 ³ ; 周志 ¹ ;

作者机构： 1.湖北民族大学生物与食品工程学院

2.湖北省农业科学院农产品加工与核农技术研究所

3.武汉梁子湖水产品加工有限公司

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。