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抗衰商品中的寡肽作為活性成分與皮膚細胞相互作用，加速膠原合成和纖維細胞增殖。寡肽活性成分一些是神經(jīng)遞質(zhì)或酶抑制劑，另一些是信號肽或載體肽。研究對不同寡肽結(jié)構(gòu)建立單分子特征分析方法，應(yīng)用于市面不同抗衰產(chǎn)品中寡肽有效成分鑒定，對化妝品工業(yè)質(zhì)控有重要意義。近日，中國科學院重慶綠色智能技術(shù)研究院與陸軍軍醫(yī)大學合作，在固態(tài)納米孔結(jié)合機器學習算法對化妝品中抗衰寡肽的鑒別中取得進展。相關(guān)研究成果以Single-Molecule Resolution of Oligopeptides in Anti-Aging Cosmetics Combined with Nanopore Readouts and Deep Learning Model為題，發(fā)表在《化學工程雜志》（Chemical Engineering Journal）上。針對市面產(chǎn)品中抗衰寡肽的單分子結(jié)構(gòu)鑒別，研究團隊采用固態(tài)納米通道單分子平臺，結(jié)合機器學習算法展開研究，實現(xiàn)了化妝品中六種超短寡肽的區(qū)分和鑒別，并應(yīng)用于不同公司抗衰凍干粉中的六勝肽的有效成分鑒定與質(zhì)量評估。該方法在GdnHCl體系中能區(qū)分單個氨基酸差異，在KCl體系中結(jié)合MLP機器學習模型將五種寡肽分類準確率提升至90%。針對不同公司六勝肽凍干粉的成分進行鑒定，能快速鑒別商品的有效成分及產(chǎn)品品質(zhì)。該研究建立的“納米孔+機器學習”檢測方案，有效提升了超短寡肽分子識別與信號解析精度，為寡肽單分子分析及精準醫(yī)學等領(lǐng)域提供了新工具與新思路。研究工作得到國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃和中國科學院“西部之光”相關(guān)計劃等的支持。論文鏈接固態(tài)納米通道寡肽識別圖固態(tài)孔六勝肽產(chǎn)品的有效成分鑒定