一种基于深度学习的味觉肽设计方法

本发明涉及一种基于深度学习的多味觉肽设计方法，属于生物信息学和食品科技领域。针对传统味觉肽开发方法耗时长、效率低及现有计算方法难以同时预测和生成多味觉特性肽段的技术问题，提出一种基于损失监督自适应变分自编码器（LA‑VAE）的解决方案。该方案通过整合多源数据构建标准化数据库，采用双模式训练策略和动态损失监督机制进行模型训练，实现了对多种味觉特性的精确控制。应用该方法成功设计并验证了73种新型功能性肽段，这些肽段在不同浓度下展现出甜味、鲜味和咸味特性，且具有良好的生物安全性，可应用于食品工业中的减盐减糖领域。