BitterEN: A novel ensemble model for the identification of bitter peptide
Notice bibliographique
Résumé
Bitter peptides are short amino acid chains that produce a bitter taste. These peptides are made primarily in food processing through the chemical reduction of peptides. The bitterness arises from the specific sequence of amino acids in peptides, which interact with the bitter taste receptors on the human tongue. These peptides influence nutrition and health, offering insights into protein digestion and bioactive advantages. Hence, correctly identifying bitter peptides is pivotal for revealing the biochemical properties of efficient medication. The computational approach is most suitable for identifying bitterness, where most studies obtained insufficient outcomes. Therefore, the current study developed an ensemble-based framework called "BitterEN", where we integrate the Gradient Boosting (GB) and Multi-layer Perception (MLP) methods. Our proposed method improved more than 3 % of accuracy compare to all of the state-of-the-arts methods, where the proposed approach achieved 0.995 accuracy in merged feature extractions with the Random Forest (RF) feature selection method. We used 50 iterations over the performance evaluation phases to enable a more exact generalization of model performance. In addition, we provided a convenient GitHub-based version of our bitter peptide identification. It highlights the practical applicability of these findings. We are optimistic that the proposed approach might benefit many fields, including healthcare development and nutritional science.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».