食源性降压肽：制备策略、多靶点机制与机器学习进展综述

综述汇总了食源性降压肽的多样来源与新型制备策略，目标是提升工业化生产的可放大性与可行性。 相对以往聚焦单一来源或单一工艺的整理，这里把来源与制备策略放在同一框架下讨论，并明确以“可放大性与工业可行性”为组织线索。 属于综述性归纳，原文以“summarizes the diverse sources of antihypertensive peptides and novel preparation strategies”表述其覆盖范围，未在摘要中给出具体工艺参数或产量数据。

综述深入讨论了食源性降压肽的多靶点作用机制及其构效关系。 把“多靶点机制”与“结构–活性关系”并置，提示降压效应不宜归结为单一通路或单一序列特征。 为文献层面的机制与构效关系梳理，摘要以“deeply review their multitarget mechanisms and structure–activity relationships”说明其深度定位，未列出具体靶点清单或定量构效模型指标。

机器学习模型在降压肽的精准识别与活性预测中发挥贯穿性作用。 将机器学习定位为贯穿“识别—预测”环节的工具，而非仅作为某一制备步骤的辅助手段。 摘要以“machine learning models facilitate the precise identification and activity prediction”概括其作用，未给出具体模型类型、数据集规模或预测性能数值。

作者主张未来应整合先进生物技术与智能平台，以加速降压肽从实验室到临床的转化。 把“生物技术”与“智能平台”的整合作为转化路径的方向性判断，而非单一技术路线的延伸。 属于展望性论述，原文以“future endeavors should integrate advanced biotechnologies and intelligent platforms”表述，未提供转化时间表或临床验证结果。

该综述的适用范围是食源性降压肽这一主题：面向关注食品来源生物活性肽、制备工艺放大、多靶点机制与构效关系，以及机器学习辅助肽识别与活性预测的读者。它适合作为进入该方向的框架性阅读，用于建立来源—制备—机制—预测—转化的整体图景，而非提供某一具体工艺或某一具体模型的实施细节。

由于当前仅见摘要，读者仍需留意：综述所覆盖的具体肽来源与制备策略清单、多靶点机制涉及的具体通路、构效关系的定量描述，以及机器学习模型所用的数据类型与预测表现，均未在摘要中呈现。这些内容是否以及如何支撑“加速从实验室到临床转化”的判断，属于需要进一步阅读全文才能确认的开放问题。