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第63卷第1期中山大学学报（自然科学版）（中英文）Vol.63No.1
2024年1月ACTASCIENTIARUMNATURALIUMUNIVERSITATISSUNYATSENIJan.2024
DOI：10.13471/ki.acta.snus.2023E040
基于嗅觉受体激活关系模拟的气味感知预测*
111112
左敏，胡静珺，颜文婧，王瑞东，张青川，范大维
1.北京工商大学农产品质量安全追溯技术及应用国家工程研究中心，北京100048
2.北京市房山区教师进修学校，北京102401
摘要：气味分子与嗅觉受体相互作用是引起气味感知的重要环节，对于揭示气味感知机制具有重要意义。然
而，获得气味分子与人类嗅觉受体激活关系的实验性结果耗时耗力，且目前可用的激活关系数据数量不足以支
持智能气味感知研究。因此，本研究构建了嗅觉受体蛋白质关系网络，并提取特征来训练气味分子-嗅觉受体激
活关系预测模型。在气味感知预测中综合考虑气味分子特征和嗅觉受体蛋白激活模拟关系，实现了对人类气味
感知的高精度回归预测。实验结果表明，融合气味分子-嗅觉受体激活关系的人类气味感知预测相关度指标为
0.94，明显优于现有的气味感知预测模型。此外，研究还在预测基础上总结了气味分子-嗅觉受体激活-气味感知
模式。本研究为气味感知预测引入了可观测的嗅觉受体激活机制特征，为深入探索和理解气味感知机制提供了
新思路。
关键词：分子特征提取；蛋白质特征提取；嗅觉受体激活预测；气味感知预测；图卷积；机器学习
中图分类号：Q-31文献标志码：A文章编号：2097-0137（2024）01-0086-10
Predictionofolfactoryperceptionbasedon
simulationofolfactoryreceptoractivationrelationships
ZUOMin111112
，HUJingjun，YANWengjing，WANGRuidong，ZHANGQingchuan，FANDawei
1.NationalEngineeringResearchCentreforAgri-ProductQualityTraceability，BeijingTechnology
andBusinessUniversity，Beijing100048，China
2.BeijingFangshanDistrictTeachersTrainingSchool，Beijing102401，China
Abstract：
‐
ever，
olfactoryreceptorsistime-consumingandlabor-intensive，andtheavailabledataonactivationrelation‐
shipsiscurrentlyinsufficienttosupportintelligentolfactoryperceptionresearch.Therefore，thisstudy
olfactoryperceptionprediction，high-precisionregressionpredictionofhumanolfactoryperception
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