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开发一种基于机器学习的预测器，用于识别和发现基于新策略的抗氧化肽( Development of a machine learning-based predictor for identifying and discovering antioxidant peptides based on a new strategy )
Y Shen C Liu K Chi Q Gao N Guo
提高食品质量需要解决食品腐败氧化问题。多肽是解决上述问题的一个很好的候选物质。本文采用机器学习方法，以多肽的伪氨基酸组成和基序为输入特征，构建了抗氧化多肽分类模型。PSEAAC-二肽-基序混合模型的AUC为0.939，平均精度得分为0.947，是本文所有模型中最优的。此外，还提高了分类阈值，使模型精度达到0.95以上。然后，该模型被用作预测器，从随机肽数据集中发现潜在的抗氧化肽。根据预测结果合成了5个潜在的抗氧化肽(PSGK、LKPQ、GRP、QCQ、QGM)，并测定了它们的DPPH自由基清除活性和总抗氧化能力（T-AOC）。实验结果表明，QCQ具有较强的抗氧化性能，其T-AOC值为9.59U/mg prot,在125μg/ml浓度下对DPPH的清除活性为95.52%。同时，该预测因子可用于挖掘具有抗氧化功能的多功能肽。一般来说，预测因子是发现具有抗氧化功能肽的有效工具。
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