食品化合物健康效应预测框架

一种基于集成学习的计算框架，用于预测食品化合物、天然产物和药物的健康效应，有助于发现先导化合物和药物再利用。

梅素玉

International Journal of Food Science and Technology 2024

参数信息

天然产物预测召回率

0.8406–0.9040

药物预测召回率

0.789–0.9690

技术优势

预测范围广

框架覆盖101类健康效应，远超单一靶点或少数效应的模型。

能发现新效应

预测的数十种新效应已在近期文献中得到验证，证明框架的实用价值。

应用场景

• 食品功能性成分发现：从海量食品化合物中预测功能活性，快速筛选候选成分。
• 先导化合物筛选：利用预测结果缩短先导化合物筛选周期，降低成本。
• 药物再利用：为已上市药物寻找抗菌、抗病毒等新适应症的计算依据。