Bu məqalə Science X-nin redaktorluq prosesi və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilib. Tərcüməçilər məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı xüsusiyyətləri vurğulayıblar:
Kefir, parmesan və ya dağ pendir kimi fermentləşdirilmiş məhsulların istehsalı zamanı, eləcə də protein tozu istehsalında acı dadlı peptitlər əmələ gələ bilər ki, bu da məhsulların dadını və buna görə də qəbul edilməsini pozur. Münhen Texniki Universitetinin Leibniz Qida Sistemləri Biologiya İnstitutunun rəhbərlik etdiyi bir tədqiqat qrupu indi peptidlərin kədərini proqnozlaya bilən süni intellekt əsaslı bir üsul hazırlayıb və uğurla sınaqdan keçirib. Bu da yeni, acı dadlı peptidlərin sıfırdan hazırlanmasını mümkün edir. Bu, dad və qida tədqiqatlarında bir daha önəmli addımdır.
Ağarmış dadlı peptidlər proteinlərin enzimatik və ya kimyəvi parçalanması zamanı istehsal olunur və fermentləşdirilmiş qida və ya protein hidrolizatlarının istehsalında xüsusi bir çətinlik yaradır. Eyni zamanda, fizoloji xüsusiyyətlərə malik ola bilərlər və məsələn, aclığın və doymuşluğun tənzimlənməsinə töhfə verə bilərlər.
"Təbii qida istehsalı üçün bitki mənbələri daha cəlbedici etmək və daha davamlı istifadə etmək üçün hansı peptitlərin acı dadını və hansı struktur xüsusiyyətlərini daha yaxşı başa düşməliyik. Bu sahədə süni intellekt əsaslı metodlar da mühüm töhfə verə bilər" - deyə, "Npj Science of Food" jurnalında dərc olunan hazırkı tədqiqatın baş tədqiqatçısı Antonella Di Pizio qeyd edir.
Bu cür süni intellektlə dəstəklənən bioinformatika üsulunu inkişaf etdirmək üçün Antonella Di Pizio rəhbərlik etdiyi komanda, qrupun əvvəlcədən təxminən 500 tanınmış acı dadlı peptidi istifadə edərək təlim etdiyi protein dil modeli ilə yaxınlarda inkişaf etdirdiyi BitterPep-GCN proqnoz modeli ilə birləşdirdi. Bu, strukturlaşdırılmış məlumatları təhlil etmək üçün istifadə olunan süni sinir şəbəkəsinin ixtisaslaşmış bir forması olan qrafik konvolusiya şəbəkəsidir.
Bu əsasda tədqiqatçılar hələ təcrübə ilə xarakterizə edilməmiş 161 yeni peptid sekvensiyası yaratdılar. Sonra modelin proqnozlarına görə çox güman ki, acı və ya acı olmayan namizədləri müəyyənləşdirdilər.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
