中国农业大学研究生以第一作者身份在农林科学一区Top期刊（IF=15.3）上发表文章

本文由中国农业大学研究生张译匀以第一作者身份在国际顶级期刊《食品科学与技术趋势》上发表，主要探讨了机器学习在筛选食品生物活性化合物中的应用。文章指出，食品中的生物活性化合物对人体健康至关重要，但传统筛选方法成本高且耗时。机器学习技术提供了一种高效且经济的筛选方法，但其在食品领域的应用尚有限。文章详细介绍了构建机器学习模型的过程，包括数据准备、分子表示、算法选择和评估方法，并强调了机器学习在筛选具有不同生物活性的化合物方面的研究进展。同时，文章也提出了当前面临的局限性和挑战，并提出了未来的发展方向，如构建全面的化合物数据库、整合不同算法和开发多生物活性预测模型等。总体而言，机器学习为食品生物活性化合物的筛选提供了新的可能性，但仍需进一步的研究和改进。