巴西里约热内卢联邦大学食品顶刊综述: 工业4.0时代食品代谢组学分析技术和机器学习的新兴视角

文摘 2024-12-26 09:10 湖北

文章有高度，思想有深度

综述介绍

本文系统地探讨了食品代谢组学中分析技术和机器学习应用的新兴视角，特别关注其在工业4.0时代的作用。研究强调了色谱-质谱（LC-MS）和质子核磁共振光谱（1H NMR）作为代谢物轮廓分析的主要工具的重要性，并详细讨论了它们各自的优势与局限性。LC-MS以其卓越的灵敏度和特异性著称，但在数据解释方面较为复杂，且需要高级计算工具的支持；而1H NMR则提供了出色的可重复性和定量准确性，但在灵敏度上略逊一筹。此外，本文深入探讨了主成分分析（PCA）和偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）等多元数据分析技术的应用，这些方法能够有效降低数据维度并增强模式识别能力，但需谨慎验证以避免过拟合问题。同时，本文还讨论了机器学习算法（如随机森林和支持向量机）在食品代谢组学中的分类和预测任务中的应用，展示了其在质量控制、营养研究及食品掺假检测等领域的实际效用。本文强调了方法学标准化以及开发更易获取、成本更低的分析流程的重要性。未来的研究方向包括提高1H NMR的灵敏度、整合代谢组学与其他组学技术，以及促进数据共享以建立全面的参考库。本文旨在提供对食品代谢组学中分析技术和机器学习当前进展和未来潜力的全面而批判性的概述，以符合工业4.0的目标。

图文赏析

图1. 获取代谢组学数据和识别食品中生物标志物的步骤。

图2. 有监督学习和无监督学习在食品分析机器学习中的目标和应用，以及过去十年中使用的主要算法。

图3. 过去十年评估的研究中发现的主要食品基质(a)和在食品中鉴定的主要生物标志物的词云(b)。

综述结论

本综述深入分析了食品基质中的代谢组学研究，详细探讨了多种分析技术和数据处理方法。文中讨论了样品前处理和分离的一般原则，涵盖了代谢组学中常用的色谱及核磁共振光谱技术的支撑物与分离模式。研究发现，基于高效液相色谱（HPLC）的质谱（MS）技术应用最为广泛，其次为核磁共振光谱法。主成分分析（PCA）是最常用的数据降维和探索性分析算法；而正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）作为监督学习工具，主要用于解决欺诈检测和样品识别问题，并结合变量重要性投影（VIP）评分来鉴定食品基质中的关键生物标志物。这些见解有望助力未来研究，并促进在工业4.0环境下基于代谢组学数据的决策制定。然而，当前仍需开发更直接、更快速的技术，如低场1H NMR，以减少样品准备时间。这一需求在强调效率的工业4.0背景下尤为突出。将简化技术如1H NMR与先进的机器学习和深度学习工具相结合，提供了克服现有局限性的潜在解决方案。

原文链接

https://doi.org/10.1080/10408398.2024.2435597

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