[发明专利]一种基于分子结构特征对啤酒风味物质风味预测的方法

权利要求书

1.一种基于分子结构特征对啤酒风味物质风味预测的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)从现有文献以及FlavorDB数据库中收集啤酒风味物质及其相应的风味，并根据风味轮将其分为香味、苦味、硫化味以及其他味四个类别，包括香味物质苦味物质、硫化味物质和其他味物质；(2)通过MOE、ChemoPy和Mordred三个不同平台计算分子描述符，MOE计算的二维分子描述符包括物理性质、细分的表面积、原子数和键数、KierHall连接性和κ形状指数、邻接和距离矩阵描述符、药效团特征描述符、部分电荷描述符，ChemoPy生成常见的结构和物理化学描述符，包括结构描述符、拓扑描述符、连接性指数、电荷描述符和分子性质，Mordred生成的描述符包括邻接矩阵、芳香族、原子计数、自相关和碳类型；(3)分别结合支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和k近邻(kNN)三种不同算法来建立啤酒风味预测模型；(4)将待分析化合物的分子描述符输入预测模型，输入的描述符是Mordred特有的描述符，以及表征局部电荷性质的描述符，使用“randomForest”包来实现风味预测，“ntree”的值设定在300到700之间进行测试，以200个为间隔，“mtry”在15到25之间进行测试，以5个为间隔，使用网格搜索来选择在每个分割处随机抽取的最佳预测变量“ntree”和“mtry”，并拟合最佳随机森林模型得到相应的风味预测分析结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于分子结构特征对啤酒风味物质风味预测的方法，其特征在于，所述的平台计算分子描述符，优先采用Mordred描述符。

3.根据权利要求1所述的一种基于分子结构特征对啤酒风味物质风味预测的方法，其特征在于，所述的三种不同算法来建立啤酒风味预测模型，优先采用随机森林(RF)算法。