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果味还是发酵?算法预测分子如何闻到

点击量:   时间:2019-02-02 09:19:00

Eric Feferberg / AFP / Getty Images作者:Bob Holmes这不是什么值得嗤之以鼻的事计算机已经解决了几个世纪以来困扰化学家的问题:从结构中预测分子的气味这项壮举可能使调香师和风味专家能够以更少的试验和错误创造新产品与视觉和听觉不同,其结果可以通过分析光或声的波长来预测,我们的嗅觉长期以来一直难以理解嗅觉化学家从来没有能够预测给定分子的气味,除了少数特殊情况,因为分子结构的许多方面对于确定其气味很重要纽约洛克菲勒大学的Andreas Keller和Leslie Vosshall决定将众多机器学习的力量用于解决问题首先,他们有49名志愿者根据气味的强度和多么令人愉快的程度来评价476种化学物质的气味,以及它与其他19种描述符(例如大蒜,香料或水果)的匹配程度然后,他们发布了407种化学品的数据,以及4884种测量化学结构的不同变量,并邀请任何人开发能够理解模式的机器学习算法他们使用剩下的69种化学品来评估接受挑战的22支队伍的算法的准确性事实证明,最好的算法比以前预测志愿者对测试化学品的描述更加准确它们并不完美,部分原因是人们在第二次测试时很少对同样的气味进行同样的评价亚利桑那州立大学的神经科学家Rick Gerkin说:“如果你问某人有多烧焦味,他们会给它一个17,然后半小时后再回来再问一次,他们会给它10分”坦佩 “在这两种情况下,最好的模型都可以做得有点不对”即便如此,Gerkin的算法预测志愿者的得分几乎与他们之前对某种气味的评分一样好当然,真正的气味不仅仅包含21个描述符,但Gerkin认为解决更广泛的描述符会很简单,虽然很费时这可以帮助调香师和风味专家对数十亿种香味分子进行分类,找到具有特定气味的分子,伊利诺伊州日内瓦风味公司FONA International的研究副总裁罗伯特索贝尔说 Gerkin说,即使预测不完美,当你追求特定的香味或味道时,它们也可以帮助缩小范围 “最终,你可以使用这样的数据库并说好,从十亿分子中挑出前100个命中一百个分子比十亿分子更容易测试“下一个挑战是研究化学品混合物会产生什么样的气味科罗拉多州柯林斯堡的感官咨询公司Synesthetics的艾弗里吉尔伯特说:“你在这里所做的就是对单个分子进行评级” “更有用的是知道哪些成分可以很好地结合在一起”期刊参考:bioRxiv,DOI:10.1101 / 082495更多关于这些主题: