Application of machine learning tools to study the synergistic impact of physicochemical properties of peptides and filtration membranes on peptide migration during electrodialysis with filtration membranes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to explore the application of machine learning-based tools to study the impact of physicochemical properties of peptides and filtration membranes (FM) on peptide migration during electrodialysis with filtration membranes (EDFM). A total of 14 membranes characterized in terms of 10 physicochemical properties were employed to evaluate the selective migration of cationic and anionic peptides from a tryptic hydrolysate of whey protein isolate well characterized by chemometric and bioinformatic methods. Two machine learning approaches were compared: Decision Tree (DT) and Binary Greedy Network (BGN). Based on the feature selection and model performance results, DT appeared to be the most appropriate approach to generate explanatory models of peptide migration. From the selected DT models, selective migration patterns associated with specific physicochemical properties of peptides and FMs were established for the first time. The migration of anionic peptides was positively affected by higher average peak-to-valley roughness (Rz) values and macropores distribution in the filtrating layer (Mp-FL), where S11N+ and PES300 were the FMs providing the highest recovery of this type of peptides, particularly for those with isoelectric point (pI) values lower than 4.407 (IDALNENK, KYLLFCMENSAEPEQSLACQCLVRTPEVD, SLAMAASDISLLDAQSAPL, SLAMAASDISLLDAQSAPLR, TDYKKYLLFCMENSAEPEQ, TPEVDDEALEK, TPEVDDEALEKFDK, VLVLDTDYK, and VYVEELKPTPEGDLEILLQK) which reached average recovery rates of 16.617 and 4.556 %, respectively. Regarding the migration of cationic peptides, this was mainly affected by other membrane characteristics such as volumetric porosity (Vp) and zeta potential (ZP), as well as peptide parameters such as polar residue content, pI, and leucine content. S11, S11SO3-, PES100, and PES300 were the FMs with the highest selective recovery rate for 7 out of 11 cationic peptides (ALPHMIR, IPAVFK, PMHI, PMHIR, TKIPAVF, TKIPAVFK, and VGINYWLAHK) with average values between 2.149 to 4.328 %. This novel DT-based approach represents a suitable tool for studying peptide migration, choosing the most appropriate FMs for selective bioactive peptide migration during EDFM, and understanding the phenomena involved in their migration process.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle