Математика и Computer Science

Статья об определении запаха вещества по его формуле вышла в Science

© SLAC National Accelerator Laboratory

Создан набор алгоритмов, позволяющий классифицировать ароматы, зная состав молекул, а также прогнозировать его восприятие людьми. Эти программы стали результатом работы коллаборации DREAM Olfaction Prediction Challenge (DREAM проблемы: прогнозирование обоняния)

Международный коллектив ученых из США, Венгрии, Японии и Бельгии создал набор алгоритмов, позволяющий классифицировать ароматы, зная состав молекул, а также прогнозировать его восприятие людьми. Эти программы стали результатом работы коллаборации DREAM Olfaction Prediction Challenge (DREAM проблемы: прогнозирование обоняния). Статья с результатами работы международного коллектива, ранее представленная в журнале препринтов bioRxiv (о ней Indicator.Ru писал в 2016 году), опубликована в журнале Science.

Предсказать восприятие цвета очень просто: достаточно знать длину волны, которая однозначно связана с субъективным ощущением для абсолютного большинства людей. В отличие от зрения, обоняние устроено сложнее, и предсказать запах соединения на основе молекулярного строения гораздо затруднительнее. Стоит упомянуть, что известно около 400 отдельных обонятельных рецепторов, однако их совместная работа по различению запахов во многом остается загадкой. В рамках коллективных инициатив DREAM challenges 22 группы ученых показали свои наработки в этой области.

Исходными данными для программ стали результаты оценки 476 чистых запахов 49 добровольцами, которые относили их к 19 категориям, таким как «рыбный», «чесночный», «сладкий» или «горелый», а также оценивали их приятность и интенсивность. Вычислительный биолог и глава DREAM challenges Пабло Мейер, который также работает в Исследовательском центре Томаса Дж. Уотсона (подразделение IBM), решил, что этот массив хорошо подходит для проверки возможности компьютерных специалистов внести вклад в изучение обоняния.

В рамках данной работы ученым были предоставлены две трети массива, на основе которых они тренировали свои программы, информация о химическом строении молекул и входящих в их состав атомах. Наиболее успешными оказались программы команды Юаньфан Гуаня из Мичиганского университета, которая лучше всех предсказала оценку запахов отдельными людьми, и группы Ричарда Геркина из Университета штата Аризона, которая лучше других справилась с задачей предсказания оценки запахов в среднем. «Мы узнали, что можно очень точно соотносить структурные особенности и описание аромата», — говорит Мейер. Например, запах молекул, в состав которых входят группы с серой, оцениваются как более «чесночные», а сходные по структуре с ванилином — как «печеные».