2024年国际食品风味与感官科学领域十篇高水平综述

文摘   2024-12-15 07:00   上海  
1、风味工程:生物基础、人工智能整合、工业发展和社会文化动态的全面综述

本篇综述全面探讨了风味的发展,涵盖了生物学基础、分析方法以及社会文化影响等方面。它从工业角度出发,并探讨了人工智能在风味科学中的作用。从风味的生物学奥秘开始,该综述深入探讨了味觉、香气和质地之间的相互作用,这些相互作用源于感官体验数学建模和分析技术方面的进步为跨学科合作和技术创新开辟了途径,以解决风味感知方面的差异。风味的影响超越了味觉体验,影响了经济、社会、营养、健康和技术创新。这种集体理解加深了对文化景观中嗅觉和风味元素之间动态相互作用的理解,强调了感官体验如何融入人类文化和遗产食品风味分析的发展,涵盖了感官分析、仪器分析、两者结合以及人工智能技术的整合,标志着风味行业在精确性、效率和创新方面取得了令人期待的进步。这一全面的回顾涉及对风味工程及其相关领域的关键方面进行分析。通过元数据分析收集了这些主题的文章和书籍章节。该分析的数据从包括Scopus、Web of Science和ScienceDirect在内的主要在线数据库中提取。

原文链接:L.P. Queiroz, I.B.R. Nogueira, A.M. Ribeiro, Flavor Engineering: A comprehensive review of biological foundations, AI integration, industrial development, and socio-cultural dynamics, Food Research International, 2024, 196,115100, https://doi.org/10.1016/j.foodres.2024.115100.

2、烯醇还原酶在香精香料合成中的应用

香精香料(F&F)是化学中一种有趣的有机化合物。这些化合物广泛应用于食品、化妆品和医药行业。酶促合成相对于天然提取和化学制备具有许多优点,包括高产率、稳定的质量、温和性和环境友好性。到目前为止,许多氧化还原酶和水解酶已被用于生物合成香精香料。烯醇还原酶(ERs)是一种生物催化剂,可以催化α,β-不饱和化合物的不对称还原,并具有较高的特异性和选择性;因此,ERs越来越被认为是其化学对应物的理想替代品。本文回顾了过去20年中ERs在香精香料合成中的研究进展,包括各学者取得的成就、发现之间的差异和相似之处,以及与ERs相关的未来研究趋势的讨论。我们希望本文能激发研究人员推动香精香料行业生物技术的发展。

原文链接:Xin-Yue Fan, Yuan Yu, Yao Yao, Wen-Dian Li, Fei-Yan Tao, and Na Wang. Applications of Ene-Reductases in the Synthesis of Flavors and Fragrances. Journal of Agricultural and Food Chemistry 2024 72 (33), 18305-18320.DOI: 10.1021/acs.jafc.4c02897.
3、评估食品感官品质的新兴方法:技术服务

感官评价在食品行业中具有举足轻重的意义。通常由人类进行感官分析。作为最终消费者,人类能够有效地评估食品特性。然而,人类的判断容易受到各种因素的影响。因此,在进行客观评价的同时保留愉悦的洞察力对于感官评估至关重要。食品的感官评估主要采用人类。各种技术用于区分、描述或对食品进行排名。旨在提高客观性和可靠性的现代感官工具正在出现,以补充或取代人类评估。这种进步可以通过模仿人类的感官(如嗅觉、味觉和视觉)来增强质量、一致性和安全性,并减轻与人类评估员相关的风险。本文对采用技术方法进行食品感官分析进行了综述。介绍了用于分析食品感官特性的不同技术工具,并讨论了这些技术工具与人类对食品的感知之间的关系。

技术的整合提高了食品感官评价的客观性和效率

原文链接:Rodrigues, S.S.Q., Dias, L.G. & Teixeira, A. Emerging Methods for the Evaluation of Sensory Quality of Food: Technology at ServiceCurr Food Sci Tech Rep 2, 77–90 (2024). https://doi.org/10.1007/s43555-024-00019-7

4、利用气相色谱-嗅觉分析仪(GC-O)增强气味分析:近期突破与挑战

近年来,气相色谱-嗅觉分析(GC-O)技术取得了重大进展,在应用和识别其局限性方面取得了突破。该技术广泛用于分析复杂气味模式。本文首先介绍了GC-O的基本原理,包括样品制备、分离方法和嗅觉评价技术然后探讨了GC-O在各个领域的成功应用,包括食品和饮料行业、环境监测、香水和香精开发以及法医分析。GC-O分析的一个重大突破是提高了对气味化合物的分离能力和分辨率。例如,快速GC、全面二维GC和多维GC等技术提高了对气味活性化学物质的识别和定量能力。然而,GC-O也有局限性。这些局限性包括检测和定量痕量气味化合物的挑战、处理基质效应以及确保实验室间结果的可重复性和一致性。本文详细审视了GC-O分析的局限性,并讨论了改进GC-O分析的潜在解决方案和未来方向。总的来说,本文全面概述了GC-O的最新进展,涵盖了突破性成果、应用和局限性。其目的是促进GC-O分析在气味分析及相关行业的更广泛应用。研究人员、从业者以及任何希望利用GC-O分析复杂气味模式的人士,都将发现本文是宝贵的资源。文章强调了GC-O的潜力,并鼓励在该领域进行进一步的研究和开发。

原文链接:Mohamed A. A. Mahmoud*,yanyan Zhang. Enhancing Odor Analysis with Gas Chromatography–Olfactometry (GC-O): Recent Breakthroughs and Challenges. J. Agric. Food Chem. 2024, 72, 17, 9523–9554

5、生物信息学领域中的苦肽研究综述

苦肽是蛋白质在酸性、碱性或酶促条件下水解产生的小分子肽类物质。这些肽类物质可以增强食物风味,并提供多种健康益处,具有抗高血压、抗糖尿病、抗氧化、抗菌和免疫调节等特性。它们在功能性食品的发展和疾病预防治疗方面具有显著潜力。本文介绍了苦肽的多种来源,讨论了苦味产生的机制及其在味觉系统中的生理功能。此外,还强调了生物信息学在苦肽研究中的应用,包括建立和改进苦肽数据库、使用量化结构-活性关系(QSAR)模型预测苦味阈值,以及使用机器学习和深度学习算法构建的最新分类预测模型,用于苦肽的识别。未来的研究方向包括完善数据库、丰富模型类型,并应用生成模型以推进苦肽研究,深化研究并发现更多实用的应用。

本综述内容的示意图。主要包括两个部分:实验领域和生物信息学领域。在实验部分,我们介绍了苦肽(BPs)和味觉受体类型2(TAS2Rs),以及苦味产生的机制及其应用。在生物信息学部分,我们讨论了苦肽数据库、QSAR模型和分类模型。

原文链接Liu S, Shi T, Yu J, Li R, Lin H, Deng K. Research on Bitter Peptides in the Field of Bioinformatics: A Comprehensive ReviewInternational Journal of Molecular Sciences. 2024; 25(18):9844. https://doi.org/10.3390/ijms25189844

6、食物偏好的遗传决定因素:观察性研究的系统性回顾

过去十年,多项研究表明,成年人的食物偏好、摄入量和饮食选择会因基因特性而异。然而,与这一现象相关的基因和多态性研究结果相互矛盾。本研究旨在评估食物偏好的遗传决定因素。本研究遵循系统评价和荟萃分析指南(PRISMA)的指导原则。我们搜索了测试基因型对健康成年人食物选择、偏好和摄入影响的相关文章。搜索包括所有相关关键词,并考虑了自1994年1月1日至2022年10月期间发表的研究。我们评估了纳入研究的质量,并使用新喀里多尼亚-奥塔哥量表(NOS)对观察性研究的偏倚风险进行了评估。通过我们的搜索方法共识别出8510条记录,最终有50项研究被纳入本研究。大多数研究评估了基因变异与对碳水化合物、甜味、苦味和脂肪食物偏好的关联。我们的研究结果表明,TAS2R38变异(rs713598、rs1726866、rs10246939)与苦味和甜味偏好之间存在显著的相关性。此外,我们发现5-HT2A受体基因的T102C多态性与蛋白质摄入量较高有关,而rs1761667(CD36)与脂肪偏好有关。总之,这项研究揭示了某些基因变异与成年人食物偏好之间的显著关联

系统综述和荟萃分析的推荐报告项目及搜索流程图

原文链接:Hejazi, J., Amiri, R., Nozarian, S. et al. Genetic determinants of food preferences: a systematic review of observational studiesBMC Nutr 10, 24 (2024). https://doi.org/10.1186/s40795-024-00828-y

7.基因组学和基因编辑技术在草莓(Fragaria ×ananassa)改良中的应用

栽培草莓(Fragaria ×ananassa)是一种全球具有经济价值的水果作物,因此人们对持续的品种改良有着浓厚的兴趣。基因组学辅助育种,包括DNA标记和基因组选择,在草莓育种过程中显著提高了许多关键性状。CRISPR/Cas介导的基因组编辑技术允许在目标基因组中进行定向突变和精确核苷酸替换,从而彻底改变了功能基因组学和作物改良。基因编辑技术已经开始在更具挑战性的多倍体作物中应用,包括八倍体草莓。高质量的参考基因组和全面的亚基因组特异性基因分型和表达谱数据的发布将推动利用CRISPR/Cas进行更多性状的发现和修饰基因编辑技术已成功应用于草莓中多个基因的修饰,包括花青素含量、果实硬度和抗采后病害的耐受性。然而,与果实品质和产量相关的许多其他重要育种特性的相关报道仍然缺乏,这表明在草莓属(Fragaria ×ananassa)中需要更加高效的基因编辑方法和工具。在这篇综述中,我们概述了利用CRISPR/Cas基因编辑技术提高草莓品种的最新研究成果和育种努力。此外,我们探讨了这项技术在改进其他蔷薇科植物物种方面的潜在应用。

草莓性状发现与CRISPR/Cas介导的基因组编辑的一般流程

有报道称CRISPR/Cas介导的编辑可改善草莓果实品质和生产相关的预后和产后特性。NR表示尚未有报道表明某个特定的特性受到基因编辑的影响。

原文链接:Vondracek K, Altpeter F, Liu T and Lee S (2024) Advances in genomics and genome editing for improving strawberry (Fragaria ×ananassa). Front. Genet. 15:1382445. doi: 10.3389/fgene.2024.1382445

8. 老年人味觉感知的变化及其对口腔健康的潜在影响:系统综述与荟萃分析

味觉功能在与营养和健康相关的各个方面起着基础性作用,味觉感知能力的下降可能导致一系列不良后果。随着年龄的增长,味蕾的减少和其他因素导致味觉功能下降,从而引发系统性和口腔疾病。本研究旨在比较老年人群与成年人群的味觉敏感度。
本系统综述按照PRISMA指南进行报告。在四个数据库以及灰色文献中进行搜索。使用JBI的观察性研究批判性评价工具对偏倚风险进行评估。根据每种口味进行亚组分析,并使用随机效应模型进行Meta分析,以获得成人与老年人之间的平均差异。
共检索到5660项研究,其中18项为观察性研究,代表了1680名年龄在18至59岁之间的受试者和1048名年龄≥60岁的受试者。老年人需要更高的浓度才能区分出味道,而成年人则不需要。在定性分析中,所有味道在两组间均存在差异,其中甜味最容易辨认,两组间的阈值差异并不显著。但在荟萃分析中,观察到了甜味、咸味和鲜味之间的统计学差异,而酸味和苦味之间则没有统计学差异。
成人与老年人在区分甜味、咸味和鲜味方面存在显著差异,而老年人在区分苦味和酸味方面没有差异
9. 味觉受体在矿物和氨基酸的咸味感知中的作用以及减少盐摄入策略的进展:综述

盐(氯化钠)在维持食品的质地、微生物和感官特性方面起着关键作用。然而,人群中高盐饮食导致了一系列健康问题。目前,制造商正承受着压力,要求在不影响消费者体验的情况下降低食品中的钠含量。由于氯化钠会产生干净的咸味,食品行业很难开发出合适的替代品。研究表明,食物基质中的不同成分会影响人们对咸味的感知。本文旨在理解矿物质和氨基酸等化合物对咸味感知的潜在协同作用并涵盖与钠离子(如K、Mg、Ca)以及各种氨基酸及其衍生物相关的味觉感知机制。最后,本文总结了研究人员、政府机构和食品行业探索的各种盐减少策略,包括可能使用植物提取物

瞬时受体电位香草酸亚型1 (TRPV1) [改编自:阿亨等人(文献2005年)和阿罗克等人(文献2020年)]。

10、风味研究与发现的分析方法:从感官引导技术到风味组学方法

本文审视了食品风味分析的分析方法。传统上,风味化学研究依赖于基于感官的色谱技术来识别负责气味或味道活动的单一化合物。在已识别的超过12,000种食品挥发性化合物中,有数百种与气味特征有关,许多味活性化合物也被发现。然而,基于单一化合物评估的分析方法并非没有局限性,它们可能会忽视潜在刺激物(即拮抗剂、调节剂)、刺激物之间的相互作用以及亚阈值活动,从而忽略影响味觉感知的因素。近年来,结合多元分析的化学轮廓方法(即风味组学)在风味研究方面取得了进展。使用风味组学方法提供了额外的机会,可以定义影响食品风味特征和质量的化学刺激物,以及它们对复杂感知(如消费者接受度)的贡献

原文链接:Cho, I.H., Peterson, D.G. Analytical approaches to flavor research and discovery: from sensory-guided techniques to flavoromics methodsFood Sci Biotechnol (2024). https://doi.org/10.1007/s10068-024-01765-z


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