Разработана модель для предсказания запаха по строению молекул
Ученые создали математическую модель, которая может предвещать запах по строению молекулы. Точность распознавания составила более 80 процентов.
Как мы знаем, что обоняние есть одним из самые субъективных анализаторов. В отличие от цвета, что возможно угадать по длине волны, и музыки, записанной в виде нот, не существует способов совершенно верно обрисовать запах до его восприятия. Это ограничивает возможности химической и, например, парфюмерной индустрии.
Дабы восполнить пробел, ученые из Лаборатории нейрогенетики и изучения поведения других вузов и Рокфеллеровского университета создали модель, которая разрешает предвещать запах по строению молекул. На начальной стадии 49 добровольцам предлагали оценить серию запахов по 19 своеобразным параметрам (ассоциации с цветочным запахом, мочой) и двум неспециализированным (интенсивность, приятие). На протяжении работы употреблялись как привычные запахи, к примеру ванилина, так и неизвестные, в частности 2-изопропилфенол.
Всего авторы классифицировали 476 молекул по миллиону переменных. После этого последние связали с еще двумя миллионами переменных, обрисовывающих особенности молекул, а также количество содержащихся в них атомов серы. Ни одна из моделей, выстроенных 22 группами ученых, не была действенной, и исследователи привлекли к обработке данных участников краудсорсинговой платформы DREAM Challenge.
Выстроенная модель разрешила определять запах по строению молекул с точностью 83 процента. самые простыми для распознавания были запахи чеснока и рыбы, а сложными — кислоты и прохлады. Согласно мнению ученых, это связано с тем, что добровольцы испытывали трудности при описании некоторых запахов и указании соответствующих перцептивных ассоциаций.
Коротко об изучении по информации портала Рокфеллеровского университета.
