BitterMasS 是一种利用质谱分析的新工具，有望在预测化合物的苦味方面取得进展。它通过跨学科合作开发，与传统方法相比，其精度和效率更高，广泛应用于食品科学、制药等领域。
BitterMasS 不仅加速了味觉感知研究，而且还具有改变食品加工、健康发现和安全监测的潜力，标志着味觉预测和化合物筛选技术的重大进步。
这项开创性工具是由希伯来大学博士生 Evgenii Ziaikin 和 Masha Niv 教授以及俄亥俄州立大学 Edisson Tello 博士和 Devin Peterson 教授领导的团队开发的。BitterMasS 利用质谱分析的强大功能来预测化合物的苦味，而无需事先了解其化学结构。
这一进步标志着与依赖结构数据的传统方法的重大区别，因为结构数据仅覆盖代谢组的一小部分。
这篇题为“BitterMasS：通过质谱预测苦味”的论文发表在《农业与食品化学杂志》上。
苦味是一种与有毒物质可能相关的基本味觉模式，长期以来一直引起科学家和食品专家的关注。现在，这项研究有望彻底改变人们对食品和饮料中苦味的理解和管理方式。
BitterMasS 使用包含 5,400 多个苦味和非苦味化合物实验质谱图的数据集，在内部测试中实现了出色的精确度和召回率。对于外部验证，该工具表现出了强大的性能，可以在没有结构信息的情况下准确识别苦味化合物。