領(lǐng)學術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
細菌耐藥性問題對人類、畜禽健康和公共衛(wèi)生構(gòu)成極大威脅，因此，尋找有效的新型抗菌化合物迫在眉睫。傳統(tǒng)抑菌活性篩選方法存在耗時、耗力，且結(jié)果的準確性和客觀性較差等問題，機器學習算法作為人工智能的一個分支，因其在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、特征提取和模型優(yōu)化方面的優(yōu)異表現(xiàn)，已逐漸被引入到抑菌物質(zhì)篩選中。本文綜述了常用的機器學習算法模型，如隨機森林、支持向量機、深度學習等在抑菌活性物質(zhì)中的篩選，深入探討了機器學習在抗生素、抗菌肽、精油、多酚篩選中的應用，旨在為抑菌活性物質(zhì)篩選中的機器學習技術(shù)提供參考。
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