Artificial intelligence-assisted identification and screening strategies in sweetener design
Notice bibliographique
Résumé
The burgeoning consumer demand for healthier and sustainable alternatives to conventional sugars has catalyzed significant innovation for the design of artificial sweeteners. This critical review delves into the transformative role of artificial intelligence (AI) for the research and development of novel sweeteners, offering a multifaceted analysis of the intersection between AI and sweetener design. The review traverses the spectrum of AI applications, and emphasizes critical role of AI in virtual screening, especially in relation to the structures of sweet taste receptor. The synergy between molecular dynamics simulation and structure-based virtual screening (SBVS) is spotlighted as a key strategy to bolster the efficiency and precision in the identification of potential sweeteners. Moreover, the review dedicates the utilization of AI-driven strategies within the realm of quantitative structure-activity relationship (QSAR) modeling, revealing groundbreaking methods that eclipse conventional techniques. The use of AI can predict the ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, and Toxicity) profiles of sweeteners, a crucial component in fully comprehending their pharmacokinetic behaviors. This review highlights the transformational effect of AI on the development and screening of sweeteners, introducing groundbreaking perspectives and techniques poised to dramatically transform the domains of the food and pharmaceutical industries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».