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机器学习预测食品重金属检测中铜离子对汞离子荧光信号的干扰
被引量:
2
1
作者
宋方亮
梁盈
+2 位作者
董界
王雪洁
钱洁
《食品与机械》
CSCD
北大核心
2024年第5期62-66,153,共6页
目的:构建一个人工智能预测模型,在存在Cu^(2+)干扰的复杂食品检测环境下预测荧光探针对Hg^(2+)的选择性。方法:采用荧光探针技术结合7种先进经典的机器学习模型,预测分析存在Cu^(2+)干扰时探针对Hg^(2+)的选择性,并比较各模型的预测效...
目的:构建一个人工智能预测模型,在存在Cu^(2+)干扰的复杂食品检测环境下预测荧光探针对Hg^(2+)的选择性。方法:采用荧光探针技术结合7种先进经典的机器学习模型,预测分析存在Cu^(2+)干扰时探针对Hg^(2+)的选择性,并比较各模型的预测效果,选择最优模型。结果:基于分子二维描述符(molecular 2D descriptors,Mol2D)和极端梯度提升算法成功建立了在交叉验证和测试集中准确度为0.786和0.810的高效模型,在Cu^(2+)干扰下准确预判Hg^(2+)的探针选择性。结论:该模型通过选择性预判对Hg^(2+)荧光分子探针的设计进行改进,使Hg^(2+)荧光探针的设计更加高效可靠。
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关键词
汞离子检测
荧光分子探针
探针选择性
机器学习
化学信息学
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职称材料
题名
机器学习预测食品重金属检测中铜离子对汞离子荧光信号的干扰
被引量:
2
1
作者
宋方亮
梁盈
董界
王雪洁
钱洁
机构
中南林业科技大学食品科学与
工程
学院
水稻及副产物深加工国家工程研究中心分子营养分中心
中南大学湘雅药学院
出处
《食品与机械》
CSCD
北大核心
2024年第5期62-66,153,共6页
基金
国家自然科学基金(编号:32372349)
国家重点研发计划(编号:2022YFF1100203)
湖南省科技创新人才项目(编号:2022RC3056)。
文摘
目的:构建一个人工智能预测模型,在存在Cu^(2+)干扰的复杂食品检测环境下预测荧光探针对Hg^(2+)的选择性。方法:采用荧光探针技术结合7种先进经典的机器学习模型,预测分析存在Cu^(2+)干扰时探针对Hg^(2+)的选择性,并比较各模型的预测效果,选择最优模型。结果:基于分子二维描述符(molecular 2D descriptors,Mol2D)和极端梯度提升算法成功建立了在交叉验证和测试集中准确度为0.786和0.810的高效模型,在Cu^(2+)干扰下准确预判Hg^(2+)的探针选择性。结论:该模型通过选择性预判对Hg^(2+)荧光分子探针的设计进行改进,使Hg^(2+)荧光探针的设计更加高效可靠。
关键词
汞离子检测
荧光分子探针
探针选择性
机器学习
化学信息学
Keywords
mercury ion detection
fluorescent molecular probes
probe selectivity
machine learning
cheminformatics
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
TS207.51 [轻工技术与工程—食品科学]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习预测食品重金属检测中铜离子对汞离子荧光信号的干扰
宋方亮
梁盈
董界
王雪洁
钱洁
《食品与机械》
CSCD
北大核心
2024
2
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