霉菌毒素因其潛在的毒性對寵物健康構(gòu)成嚴重威脅。傳統(tǒng)的霉菌毒素檢測方法，如質(zhì)譜法和酶聯(lián)免疫法通常需要較長的檢測時間和較高的成本，限制了其在快速篩查中的應(yīng)用。
研究團隊將AI領(lǐng)域的機器學(xué)習(xí)算法與電子鼻技術(shù)相結(jié)合，開發(fā)出一種全新的智能化檢測方法。電子鼻技術(shù)能夠在短時間內(nèi)無損地捕捉樣品的揮發(fā)性氣味特征，這些特征數(shù)據(jù)隨后被用于訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，從而預(yù)測霉菌毒素污染水平。研究結(jié)果表明, 在單一模型中，多層感知機（MLP）算法的分類準(zhǔn)確率最高，達到86.6%。通過集成模型（Model Ensemble）綜合多種單一模型的預(yù)測結(jié)果，分類準(zhǔn)確率進一步提升至90.1%。相比傳統(tǒng)的檢測方法，機器學(xué)習(xí)算法不僅顯著縮短了檢測時間，還大幅降低了檢測成本，展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用潛力。
該研究得到中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院科技創(chuàng)新工程和基本科研業(yè)務(wù)費專項的資助。
原文鏈接：https://doi.org/10.3390/toxins16120553
編輯：劉金娥
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