基于图神经网络的苦味分子预测方法研究

苦味由口腔内的苦味受体识别,对于人类和动物在识别食品、药品成分方面起到一定作用,影响消费者对食品、药品的选择。图神经网络在分子性质预测上具有独特优势,本研究选择四种代表性图神经网络,并评价其在苦味分子预测模型中的能力。试验结果表明,图同构网络(Graph Isomorphism Network, GIN)模型在苦味分子预测方面整体表现较佳,证明了模型和算法在分子苦味预测中的优越性。该研究有助于预测未知化合物的苦味,指导新型食品开发和药物设计,特别是儿童药物设计。