一种基于肽组学和机器学习的咸味肽分类筛选方法及系统

本发明提供一种基于肽组学和机器学习的咸味肽分类筛选方法及系统，具体步骤如下：（1）获取待分析的肽序列；（2）计算肽序列的基础理化性质与序列特征，并基于进化尺度建模模型提取肽序列的高维嵌入特征；（3）对步骤（2）所得的基础理化性质、序列特征与高维嵌入特征进行特征融合，得到融合特征向量；（4）利用随机森林、XGBoost与Extra Trees集成学习模型对融合特征向量进行特征筛选与重要性排序，得到关键特征子集；（5）将关键特征子集输入构建的咸味肽分类预测模型中，输出咸味肽预测结果。本发明提供通过多维特征提取算法与深度学习模型的结合，构建咸味肽预测模型，实现对咸味肽的精准识别和功能特性分析。