Classification-based machine learning approaches to predict the taste of molecules: A review.

Rojas, Cristian; Ballabio, Davide; Consonni, Viviana; Suárez-Estrella, Diego; Todeschini, Roberto

Rojas, Cristian; Ballabio, Davide; Consonni, Viviana; Suárez-Estrella, Diego; Todeschini, Roberto.

Afiliación

Rojas C; Grupo de Investigación en Quimiometría y QSAR, Facultad de Ciencia y Tecnología, Universidad del Azuay, Av. 24 de Mayo 7-77 y Hernán Malo, Cuenca 010107, Ecuador. Electronic address: crojasvilla@gmail.com.
Ballabio D; Milano Chemometrics and QSAR Research Group, Department of Earth and Environmental Sciences, University of Milano-Bicocca, P.za della Scienza 1-20126, Milano, Italy.
Consonni V; Milano Chemometrics and QSAR Research Group, Department of Earth and Environmental Sciences, University of Milano-Bicocca, P.za della Scienza 1-20126, Milano, Italy.
Suárez-Estrella D; Grupo de Investigación en Quimiometría y QSAR, Facultad de Ciencia y Tecnología, Universidad del Azuay, Av. 24 de Mayo 7-77 y Hernán Malo, Cuenca 010107, Ecuador.
Todeschini R; Milano Chemometrics and QSAR Research Group, Department of Earth and Environmental Sciences, University of Milano-Bicocca, P.za della Scienza 1-20126, Milano, Italy.

Food Res Int ; 171: 113036, 2023 09.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-37330849

Asunto(s)

Papilas Gustativas; Gusto; Humanos; Gusto/fisiología; Percepción del Gusto

Palabras clave

Foodinformatics; Machine learning; QSAR models; Taste chemistry; Taste classification

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Gusto / Papilas Gustativas Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Food Res Int Año: 2023 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Canadá

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