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人工智能在食品创新中的应用

美国斯坦福大学Ellen Kuhl团队在国际食品顶级期刊《Nature Food》（Q1，中科院1区，IF=24.7）在线发表题为“Artificial intelligence for food innovation"的最新综述文章。

该研究剖析了人工智能助力食品行业革新的应用前景，当下全球食品产业兼顾营养供给、规模化生产与低碳可持续发展的需求凸显，传统依靠试错的研发模式周期长、成本高，而 AI 可打通原料、分子、加工、质构、感官多维度数据，推动食品研发从经验试配转向预测设计。

文章重点围绕植物基、发酵、培养类可持续替代蛋白，梳理出 AI 赋能食品创新的七大核心环节：原料设计、配方开发、发酵生产、质构分析、感官评测、加工制造、食谱生成，并分别阐述各环节 AI 的落地作用与应用案例，同时介绍深度学习软传感器、贝叶斯优化、图神经网络、数字孪生等相关技术手段；文末提出食品分子可编程、可解释科学机器学习、自动化自驱动实验室、具备自主推理能力 AI 四大未来发展方向，总结 AI 无法替代食品科研人员，但能重塑研发模式，依托学科知识、数据、自动化实验与 AI 技术融合赋能可持续蛋白、精准营养、食品智能制造等赛道，同时强调 AI 应用需满足透明可监管要求，依靠人机协同实现食品创新。

  来源 | 《Nature Food》

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机器学习增强的3D打印纳米酶生物传感器用于现场乳酸检测

国际顶级期刊《Advanced Functional Materials》（Q1，中科院1区Top，IF=19.9）发表题为“Machine Learning-Enhanced 3D-Printed Nanozyme Biosensors for Point-of-Use Lactate Detection”的研究性论文。

该研究研发出机器学习辅助的3D打印纳米酶水凝胶生物传感器，可现场快速检测乳酸，乳酸是人体代谢标志物，也能评判乳制品、水产等食品新鲜度，传统检测手段操作繁琐、无法现场快速使用；该传感器以海藻酸钠 - 明胶为可 3D 打印生物相容性水凝胶载体，复合乳酸氧化酶、氧化铈纳米酶与显色底物TMB，依靠酶特异性识别、纳米酶信号放大产生梯度颜色变化，检测灵敏度、选择性与储存稳定性优异；研究搭配带校正色块的校准卡采集多环境图像训练随机森林模型，消除光照、拍摄条件等干扰，乳酸浓度预测拟合度达 0.95。

该传感贴片可制成智能瓶盖等形式，成功实现牛奶、虾储藏腐败过程乳酸与新鲜度定量监测；研究融合生物催化、3D 打印、手机成像与机器学习，推动食品检测从实验室设备转向包装、消费现场使用，适用于多类冷链及发酵食品鲜度管控，但仍需提升灵敏度、完善复杂食品体系验证、优化酶长效固定工艺，为便携式可视化乳酸检测与智能食品包装开辟新技术路线。

来源 | 《Advanced Functional Materials》

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米糠中新型葡聚糖的结构表征及其潜在抗氧化和抗过敏活性评估

上海市农业科学院作物育种栽培研究所陈冰洁副研究员和浙江工商大学夏伟为论文共同第一作者，乔勇进研究员和浙江工商大学教授周涛为论文共同通讯作者。该研究得到了上海市农业科技创新项目、上海市农产品保鲜加工专业技术服务平台及上海市农业科学院食品营养与健康研究中心等项目的资助。 

米糠作为稻米加工大宗副产物，蕴藏极具开发价值的天然活性营养组分，是天然功能食品与大健康产业的优质原料宝库。米糠多糖因其多样的生物活性而受到广泛关注，包括降血糖、抗肿瘤、抗氧化和免疫调节作用，其中免疫调节活性尤为突出。然而对米糠多糖的结构研究仍然有限，大多数工作集中于杂多糖，且潜在抗过敏活性鲜有研究。究通过DNA甲基组与转录组的整合分析，发现热胁迫环境下不结球白菜会对自身基因组进行DNA甲基化“标记”，通过重塑基因组转录模式进而提升植株对热胁迫环境的适应性；而当通过外源施加DNA甲基化抑制剂“强行”降低甲基化水平后，植株对热胁迫的耐受性显著下降，表明DNA甲基化修饰能够正调控不结球白菜的耐热性。进一步的研究发现，热胁迫环境下不结球白菜中IQD21等耐热负调控因子的启动子区域会发生特异性甲基化修饰，这些修饰可显著抑制这些负调控因子在热胁迫下的转录活性与表达水平，使得植株产生对热胁迫环境的适应和耐受性。

该研究从米糠中成功分离纯化出全新结构低分子量葡聚糖 RBP0，RBP0为高纯度均一葡聚糖，其平均分子量为4.57×10³g/mol，由葡萄糖组成。提出了RBP0的一个预测重复结构单元。体外活性验证，RBP0可高效清除 DPPH、ABTS、羟基自由基，具备优异的抗氧化能力。依托肠上皮细胞-树突状细胞-T 淋巴细胞多细胞体外肠道过敏免疫模型，深度阐释 RBP0 抗过敏分子调控机制。

来源 | 《Food chemistry》

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通过靶向颗粒启动和淀粉体结构来在小麦中创造巨型淀粉颗粒

这项研究围绕小麦A型、B型两类淀粉颗粒展开，指出小麦淀粉颗粒尺寸受淀粉体生长空间、颗粒间碳源竞争双重制约，天然种质难以大幅增大淀粉颗粒；研究团队分别靶向扩大淀粉体的PARC6基因、减少小型颗粒形成的 BGC1基因开展试验，发现单基因突变改良效果有限，二者双突变可培育出自然界不存在的巨型小麦淀粉颗粒，A 型颗粒尺寸较野生型提升约44%，大粒径颗粒占比大幅提升，电镜观测也印证了 “同步扩容、减竞争” 是颗粒巨型化的核心机制；淀粉颗粒变大可降低糊化温度、提升黏度相关指标，能优化面制品与工业淀粉加工特性，但巨型颗粒表面存在褶皱，体外消化试验未体现消化差异，实际食品中的营养表现仍需验证；该研究阐明了小麦淀粉颗粒大小的遗传调控逻辑，为通过作物育种定制专用淀粉原料提供全新思路。

    来源 |《Science Advances》

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油溶性香料分子的理化性质对脂质消化抑制的界面机制与调控作用

该研究成果发表于Food Chemistry期刊，上海应用技术大学寇兴然教授为第一作者，黄鑫副教授为通讯作者。

本研究首次提出了油溶性香料通过调节油-水界面性质抑制脂质消化的机制，建立了连接分子理化性质（logP和分子量）、界面性质与脂质消化抑制率之间的关系规律，开发的PNPB-油法为油溶性抑制剂的脂质消化抑制评估提供了高精度、高可靠性的新方法，且构建的线性回归预测模型能够基于logP和分子量对香料分子的脂质消化抑制效果进行有效预测。该研究为开发具有健康收益的功能性食品配料（如低脂肉制品、沙拉酱等）提供了直接的分子筛选标准和配方指导，同时也为基于消化界面原理开发减脂产品提供了清晰的理论支持。

    来源 |《Food chemistry》