Proteinpulver, Parmesan, Kefir schmecken manchmal bitter – und sehr oft ist es die Bitterkeit, die bei der Proteinzerlegung herausspringt: Bitterpeptide, die Unfug treiben.
Am Leibniz-Institut für Systembiologie der Lebensmittelforschung der TU München verbindet man hier das „Protein-Sprachmodell“ mit dem hauseigenen BitterPep-GCN: Die KI sagt direkt voraus, ob Peptide bitter sind, und kann außerdem neue Peptide von Grund auf entwerfen. Zuerst werden 161 neue Sequenzen ausgespuckt, dann werden die 31 vielversprechendsten ausgewählt, zur Synthese freigegeben und einem trainierten Sensorik-Team zum Testen gegeben: 25 wurden korrekt klassifiziert (15 bitter, 10 nicht bitter).
Damit rückt man wieder ein Stück näher an „seltsame Geschmäcker bei Pflanzenproteinen und fermentierten Lebensmitteln im Voraus in den Griff bekommen“. Die Studie wurde in npj Science of Food veröffentlicht.
#AI #Lebensmitteltechnologie
Am Leibniz-Institut für Systembiologie der Lebensmittelforschung der TU München verbindet man hier das „Protein-Sprachmodell“ mit dem hauseigenen BitterPep-GCN: Die KI sagt direkt voraus, ob Peptide bitter sind, und kann außerdem neue Peptide von Grund auf entwerfen. Zuerst werden 161 neue Sequenzen ausgespuckt, dann werden die 31 vielversprechendsten ausgewählt, zur Synthese freigegeben und einem trainierten Sensorik-Team zum Testen gegeben: 25 wurden korrekt klassifiziert (15 bitter, 10 nicht bitter).
Damit rückt man wieder ein Stück näher an „seltsame Geschmäcker bei Pflanzenproteinen und fermentierten Lebensmitteln im Voraus in den Griff bekommen“. Die Studie wurde in npj Science of Food veröffentlicht.
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