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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于机器学习和氨基酸序列信息的鲜味肽识别阈值预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119479908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411600974.3，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于机器学习和氨基酸序列信息的鲜味肽识别阈值预测方法是由刘源;崔智勇;王文利;王悦明;郑钰倩设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习和氨基酸序列信息的鲜味肽识别阈值预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习和氨基酸序列信息的鲜味肽识别阈值预测方法，包括：获取鲜味肽数据，并对所述鲜味肽数据进行预处理；通过分子指纹、分子描述符和氨基酸矩阵对预处理后的鲜味肽数据进行数字化表征；通过皮尔森相关性、F回归、互信息和包裹式对数字化表征后的鲜味肽数据进行特征筛选，得到筛选后的分子描述符、氨基酸计数和分子指纹；通过筛选后的分子描述符、氨基酸计数和分子指纹进行构建子模型，并通过回归模型评价指标进行评价，选择效果最好的前6个子模型进行集成模型构建，集成模型通过梯度提升机模型进行拟合；通过构建好的集成模型进行鲜味肽识别阈值预测。本发明可以为大量鲜味肽进行定量预测，从而为大批量筛选鲜味肽提供定量参考。

本发明授权一种基于机器学习和氨基酸序列信息的鲜味肽识别阈值预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和氨基酸序列信息的鲜味肽识别阈值预测方法，其特征在于，包括： 获取鲜味肽数据，并对所述鲜味肽数据进行预处理； 通过分子指纹、分子描述符和氨基酸矩阵对预处理后的鲜味肽数据进行数字化表征； 通过皮尔森相关性、F回归、互信息和包裹式对数字化表征后的鲜味肽数据进行特征筛选，得到筛选后的分子描述符、氨基酸计数和分子指纹； 通过筛选后的分子描述符、氨基酸计数和分子指纹进行构建子模型，其中，所述子模型包括：RidgeCV、LinearRegression、LinearSVR、Lasso、MLPRegressor、DecisionTreeRegressor、ExtraTreeRegressor、RandomForestRegressor、AdaBoostRegressor、GradientBoostingRegressor、BaggingRegressor、KNeighborsRegressor和GaussianNB； 并通过回归模型评价指标进行评价，选择效果最好的前6个子模型进行集成模型构建，集成模型通过梯度提升机模型进行拟合； 通过构建好的集成模型进行鲜味肽识别阈值预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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