Progress in Research on Machine Learning for Studies on Food Flavor Analysis
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摘要: 风味特征是影响消费者对食物的偏好和购买欲的重要因素，在食品生产以及食品科学研究领域发挥重要作用。传统的食品风味测定方法是基于实验的感官评价、仪器分析或二者相结合。随着计算机技术的快速发展，具有高预测能力和准确性的机器学习模型已被广泛用于食物风味的分析和预测，有效克服了传统方法在食品风味评价上耗时且不能处理大量数据的局限性。本文综述了食品风味分析技术、机器学习技术在食品风味研究中的最新进展，介绍了常用的食品风味分析技术和机器学习算法，系统阐述了机器学习在食品风味物质高通量筛选、食品风味感知及风味品质控制等方面的应用，并对机器学习在食品风味分析和预测中存在的问题和未来研究趋势进行了展望，为机器学习技术在预测风味形成机制、合成理想风味化合物和控制食品品质等方面提供理论参考。Abstract: The flavor profile is an important factor that affects consumer preference and purchase intention and plays a vital role in food production as well as in food science research. Traditional methods for determining food flavor are based on sensory evaluation, instrumental analysis, or a combination of the two. With the rapid development of computer technology, machine learning technology with high predictive ability and accuracy has been widely used for food flavor analysis and prediction. This method overcomes the limitations of traditional methods in food flavor evaluation, which are time-consuming and cannot be used to process large quantities of data. This review discusses the latest progress in food flavor analysis technology and machine learning technology in food flavor research and presents commonly used food flavor analysis techniques and machine learning algorithms. Based on an overview of common machine learning models, this review systematically summarizes the application of machine learning in the high-throughput screening of food flavor substances, flavor perception, and flavor quality control. The challenges and future research trends in the application of machine learning to food flavor analysis and prediction are summarized and discussed. The purpose of this review is to provide theoretical references for machine learning technology to predict flavor formation mechanisms, synthesize desirable flavor compounds, and control food quality.
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1986年Hall.R.L提出了风味的概念，主要是指摄入的食物经口腔加工后给人留下的综合印象，包括味觉、嗅觉、疼觉、触觉和听觉等方面，其中主要是嗅觉和味觉[1−2]。风味特征是食品最关键的品质属性，也是影响消费者对食物的偏好和购买欲的重要因素[3−4]。食品风味在反映食品的分类、地理来源、成熟度、变质程度、食品掺假和感官质量方面发挥着重要作用，同时风味也是食品生产和加工过程中的一个重要监测参数。因此，测定食品风味对改善风味质量，提升食品生产质量十分重要。食品风味分析方法的发展可分为四个阶段：感官分析、仪器分析、感官分析与仪器分析相结合以及基于机器学习的自动分析技术。仪器分析技术通过仪器测定食品中气味物质和滋味物质，从而对食品风味进行预测和分析。常用的仪器分析技术包括电子舌技术、电子鼻技术、高效液相色谱技术、气相色谱技术、气相色谱-质谱技术、气相色谱-嗅闻技术和气相色谱-离子迁移色谱等[5−7]。感官分析可以获得食物整体的风味轮廓，综合评估食品风味特征，但易受主观性影响且受试者需经长期训练；仪器分析法可以定性、定量测定特征风味物质，但耗时较长、成本较高且不能处理大量的数据[8]。随着计算机科学的快速发展，具有高预测能力和准确性的机器学习模型可以从大量的数据中学习复杂的模式并预测输出，避免了数据分析的主观性，有效克服了传统方法在食品风味评价上的局限性，已成为食品风味领域研究的热点。
机器学习是一种基于计算机的系统，其目标是发现一个尽可能通用的函数，此函数对未知数据有很高的概率给出正确答案。根据数据是否有标签，机器学习可以分为监督学习（利用带标签数据进行训练）、非监督学习（处理无标签数据以发现内在结构和模式）、半监督学习（结合少量标签数据和大量无标签数据进行学习）以及强化学习[9]。监督学习任务主要分为两类：回归和分类[10]。回归通常用于预测某些变量的特定值，输出为连续值。分类则用于识别最有可能属于某一个类别的样本，输出为离散值[11]。目前，机器学习已实现了对香气类型、香气特征、香气强度和香气感知的高精度预测[12−13]。机器学习也成功预测了滋味如酸味、甜味、苦味和鲜味的分类，以及食物的甜味和酸度等滋味的强度[14−15]。利用机器学习对食品风味进行预测和分析，有利于改善食品风味，控制食品品质，提高消费者对市场上新产品的可接受性和偏好。
综上，本文综述了食品风味分析技术和机器学习技术在食品风味研究中的最新进展。首先，介绍了常用的几种食品风味分析技术包括电子舌技术、高效液相色谱技术、电子鼻技术、气相色谱-质谱联用技术、气相色谱-嗅闻技术以及气相色谱-离子迁移色谱技术。此外，还介绍了机器学习算法在食品风味研究中的应用。常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林、k-最近邻和深度学习。系统阐述了机器学习在食品风味物质高通量筛选、食品风味感知及风味品质控制等方面的应用，并对机器学习在食品风味分析和预测中存在的问题和未来研究趋势进行了展望，旨在突出机器学习在食品风味研究中的重要作用，为使用机器学习技术来改善食品风味提供理论参考，以促进高品质食品的生产和食品工业的发展。
1. 食品风味分析技术
食品风味是人类感官对食品的综合感受，不仅包括味觉上的酸、甜、苦、咸、鲜等感知，还涵盖了食物的香气、质地、口感等方面。食品的风味主要源于气味和滋味物质对人体嗅觉和味觉受体蛋白的刺激，进而激活大脑中相应的感知机制，使我们感知到食品风味[16−17]。风味是食品的重要特征，可以反映食品的新鲜程度和品质。通过分析食品的风味，可以准确判断食品的成熟度和变质程度，进行食品分类和掺假鉴定。此外，风味也是食品工业生产过程中的监测对象，对改善风味质量、提升食品生产质量有着重要的意义[18−19]。目前，食品中滋味物质鉴定技术主要包括电子舌技术和高效液相色谱技术，而气味物质鉴定主要基于电子鼻技术、气相色谱-质谱联用技术、气相色谱-嗅闻技术和气相色谱-离子迁移色谱等。
1.1 电子舌技术
食品的滋味主要由酸、甜、苦、咸和鲜五种基本味觉构成，每一种味觉都代表着不同的化学物质。酸味主要来源于酸性物质，如柠檬酸、苹果酸等，多存在于水果、蔬菜和酒类中。甜味则是由糖和其他甜味物质所激发。苦味主要来源于咖啡、茶和一些蔬菜中的咖啡因、奎宁等苦味物质。咸味是由盐和其他带咸味的物质所激发，适量的咸味能够提升食物的口感。鲜味被称为“第五种基本味觉”，由谷氨酸钠等鲜味物质所激发，常见于高蛋白食物，如肉类、鱼类和海鲜等。这些物质在食品中以不同的浓度和比例存在，提供了丰富的味觉体验[20−22]。电子舌技术是一种利用仿生学原理模仿人类舌头味觉功能的新技术，其工作原理是：当样品与电子舌的传感器接触时，二者之间的相互作用（静电相互作用、疏水相互作用）会产生一系列电化学信号，采集到的电化学信号被传输到数据处理单元进行处理和分析，从而识别样品的味觉类型及强度。电子舌可以快速、准确地检测食品中的酸、甜、苦、咸和鲜等基本滋味，适用于食品生产过程中的质量控制和产品研发[23−24]。Toko等[25]基于电子舌开发的味觉分析系统可以客观地评价食物的味觉组成和变化。Hayashi等[26]使用电子舌测量绿茶的味觉值，并根据味觉值评价绿茶的味道。吴仕敏等[27]利用电子舌和感官评价研究发现，当捻揉频率为45 r/min时，所制得的工夫红茶味道最佳,该红茶中品质指数、天冬氨酸、茶红素和糖类等成分含量较高，而有机酸、酚酸和茶褐素等成分含量相对较低。Yu等[28]利用电子舌结合虚拟筛选从虾夷扇贝中筛选到五条鲜味肽DK、EEK、EDQK、SEGGR和QDSIGS，且鲜味强度超过同浓度的谷氨酸钠溶液。这些结果表明电子舌技术可以有效用于测定食品中的滋味物质。Men等[24]使用了一种基于变量累积的特征挖掘方法，以找到影响啤酒风味主要特征因素，作者使用电子舌和电子鼻分别收集啤酒的味觉和嗅觉信息，采用主成分分析法、遗传算法-偏最小二乘法和投影变量重要性评分法来选择原始融合集的特征变量，建立了基于SVM、RF和极端学习机（ELM）的分类模型，以评估特征挖掘方法的效率，结果表明，基于变量累积的特征挖掘方法获得了影响啤酒风味信息的主要特征，SVM、RF和ELM模型的分类预测准确率分别达到96.67%、94.44%和98.33%。
1.2 高效液相色谱技术
高效液相色谱技术是一种常用的分离和分析技术，通过固定相与移动相的相互作用实现样品中不同成分的分离，再通过检测器对分离后的化合物进行检测和分析，可以用于食品中的多种滋味化合物定性定量分析[29]。蒋希希等[30]利用超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱从草菇水提物最佳鲜味组分中分离出更接近草菇原始滋味组分，得到4种鲜味肽（DDCPDK、LVDKPR、QADKRK和DTFNDK），鲜味阈值分别为0.10、0.33、0.42和0.17 mg/mL，这四种鲜味肽对谷氨酸钠溶液均有显著的增鲜效果，其中DDCPDK增鲜效果最佳，最佳添加量为20 mg/mL。陈美丽等[31]利用高效液相色谱技术分析了48个绿茶的7种滋味类型（涩、苦涩、青涩、浓、醇、醇厚甘爽、平和），并对其化学成分与品质进行相关性分析，建立品质与成分间的回归方程，结果表明不同滋味的茶样品在滋味物质含量上存在显著差异，高茶多酚、高表没食子儿茶素没食子酸酯表现出明显的涩味，而较低的水浸出物、较高的氨基酸含量则表现出醇厚甘爽的口感，实现了茶叶品质的有效鉴定。唐雪平[32]利用高效液相色谱技术测定铁观音甲醇提取液中多酚的含量，并将结果经均值归一化法预处理后利用主成分分析法和极端梯度提升算法进行建模以预测茶叶的分级，结果表明极端梯度提升算法分类准确率到达98.9%，受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.905，成功将高效液相色谱技术与机器学习算法结合实现了茶叶品质的快速分级。近年来，高效液相色谱技术已广泛应用于测定茶叶中的风味物质进而实现茶叶等级鉴定、茶叶产地分析和茶树品种区分，有效推动了茶叶产业的发展[29]。高效液相色谱技术还应用于测定河豚鱼中关键呈味核苷酸，为研究水产品风味提供理论基础[33]。同时，该技术也广泛应用于肉制品、乳制品、酒类等多种食品中关键风味物质的测定[34−36]。
1.3 电子鼻技术
电子鼻是一种能够模拟人类嗅觉功能的系统，可以用于检测食品中的气味物质，包括挥发性有机化合物和气味活性化合物等[37−38]。电子鼻由一组传感器和一个模式识别系统组成。当传感器检测到阈值内的气味时，形成与浓度相关的电信号并传递到模式识别系统进行分析。作为一种无损快速检测技术，电子鼻已广泛应用于肉类、乳品、茶叶、咖啡、葡萄酒等产品新鲜度检测、生产过程检测和产品掺假分析等[39−40]。Wakhid等[41]使用电子鼻技术研究了气体浓度对检测和分类牛肉和猪肉混合物的影响，作者使用了三个不同容积的样品室，结果发现气体浓度越高，分类效果越好，实现了肉制品掺假的有效鉴定。Marek等[42]使用电子鼻检测了商用咖啡样品的九种不同烘焙强度等级，并将这些电子鼻数据作为输入，基于人工神经网络对商用咖啡的烘焙强度和特定香气进行了预测，结果表明，对咖啡烘焙强度的预测准确率达到98%，预测特定香气的决定系数R2达到0.99，电子鼻能够检测和区分来自不同国家的咖啡，并且其分析挥发性物质的结果与气相色谱-质谱联用技术的分析结果一致。
1.4 气相色谱-质谱联用技术
气相色谱-质谱联用技术可以区分和识别复杂成分中的不同物质，色谱法对样品进行分离，质谱法对样品进行鉴定。基于气相色谱-质谱联用的技术已广泛的应用于食品中风味物质的检测[43]。Wang等[44]采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用技术方法，研究了同一发酵窖池生产的四种不同质量等级的五粮液原酒的质量、香气成分和微生物群落多样性，结果表明，通过正交偏最小二乘判别分析和皮尔逊相关分析共鉴定出75种香气成分，其中酯类成分占主导地位（67.5%），并且成功区分了不同等级的五粮液原酒，此外还发现13种不同的香气成分与革兰氏阴性菌、厌氧细菌和真菌呈正相关，但与革兰氏阳性菌和需氧细菌呈负相关，这些结果有助于人们更好理解香气成分与微生物群落之间的关系。Chen等[45]使用气相色谱-质谱联用技术结合RF、SVM和人工神经网络模型来预测乳粉的异味，结果发现与其他分类模型相比，RF在预测感官鱼腥味方面的表现出明显优势（RMSE和r值分别为0.47和0.90）。
1.5 气相色谱-嗅闻技术
气相色谱-嗅闻技术可用于分析食品中的重要挥发性物质，并评估其对气味特性的相对贡献。气相色谱-嗅闻技术将感官评价与仪器鉴定结果相结合，通过对二者整体分析和比较，可以得到待测食物的风味特性[46]。Thomsen等[47]通过气相色谱-嗅闻分析法研究了半硬质奶酪的香气，应用主成分分析法按重要的感官气味属性对奶酪样品进行了划分，并应用偏最小二乘回归法在感官属性和气味活性化合物之间建立了相关性。Pang等[48]基于气相色谱-嗅闻技术结合气味活性值和检测频率分析方法，成功完成对伽师甜瓜中香气活性化合物的鉴定。Sarhir等[49]采用气相色谱-嗅闻技术来表征奶酪中的关键化合物，发现丁酸乙酯、乳酸乙酯、己酸乙酯、丁酸和己酸是主要气味化合物，分别产生玫瑰果、奶油乳清、过成熟水果、成熟奶酪和腐臭黄油的气味。Shang等[50]结合气相色谱-嗅闻技术和机器学习算法提出了一个概念验证模型，该模型可以通过基于机器学习的预测从气味分子的分子参数（MP）获得气味信息，气味预测模型使用包括1026种气味剂和相应的言语气味描述符（OD）的香精香料数据库建立，使用分子计算软件DRAGON获得气味分子的物理化学参数，根据其在数据库中出现的频率，选择了10个代表性的OD来构建预测模型，MP的特征通过无监督（主成分分析）或监督（Boruta，BR）方法提取，然后用作机器学习模型的输入，结果显示结合BR-C特征提取的SVM模型可提供最佳结果，准确度达到97.08%。
1.6 气相色谱-离子迁移色谱技术
气相色谱-离子迁移色谱是一项新兴技术，通过分析食品中挥发性有机成分的指纹信息，实现食品风味物质快速检测。该技术在痕量挥发性成分检测方面具有显著优势，尤其在检测和分析一些含量少但对风味贡献显著的挥发性物质方面发挥重要作用，已被广泛应用于食品产地溯源、品质评价和检测掺假等领域[51]。Yao等[52]采用气相色谱-离子迁移色谱技术对德州扒鸡加工过程中的挥发性物质进行了鉴定，他们在生产过程的七个关键阶段确定了37种风味物质，发现2-乙基己醇是关键风味化学物质，并确认炖煮是风味形成的重要阶段。在乳酸菌（鼠李糖乳杆菌）发酵樱桃汁的风味鉴定中，采用气相色谱-离子迁移色谱技术对各种醛、酮、醇、酸等物质进行鉴定，并鉴定乙酯作为益生菌汁发酵监测的挥发性标记物[53]。Zhu等[54]使用Laboratory Analytical Viewer对气相色谱-离子迁移色谱获得的数据进行预处理后作为人工神经网络模型的输入以预测葡萄酒感官质量分级，结果表明人工神经网络算法在葡萄酒等级分类预测上准确率达到95.40%，实现了葡萄酒品质的快速分级。
综上所述，食品中风味分析方法主要基于仪器分析和感官评价，各种食品风味分析技术的优缺点如表1所示。感官分析在评估食品风味时能够直接反映人的主观感受，提供直观的感知体验，但易受主观因素和个体差异影响，需要经过专业训练才能获得可靠结果；仪器分析法可以提供客观、准确的定量数据，可重复性好，消除了主观性的影响，但需要较长的时间和成本，并且处理大量数据时存在一定的局限性。随着多学科快速交叉融合，机器学习模型可以有效解决仪器分析和感官评价在食品风味预测中的局限性，实现了对食品中风味物质进行快速且准确的筛选、分析和预测。此外，采用食品风味分析技术与机器学习模型相结合的方法，能有效提升食品风味物质预测的准确性，为食品风味预测提供了新的有力工具。
表 1 不同食品风味分析技术之间的优缺点Table 1. Advantages and disadvantages between different food flavor analysis techniques食品风味分析技术 优点 缺点 感官评价 获得整体风味轮廓 易受主观性影响，受试者需经专业训练 电子舌 样品处理简单、快速、简便 在定量溶液中具有多个成分时的无特异性 高效液相色谱 高分离效率、高灵敏度、高重现性 专业要求高、分离时间长 电子鼻 快速、简便 无法准确地解释单个的香气物质 气相色谱-质谱联用 良好的定性和定量效果 无法检测低含量的物质 气相色谱-嗅闻 分析风味贡献、具有检测低含量物质的能力 低稳定性、受试者需经专业训练 气相色谱-离子迁移色谱 快速、高灵敏度 精度低，数据库需要改进 2. 机器学习算法
机器学习是一种人工智能技术，通过让计算机自动从大量数据中提取规律和模式，从而实现对未知数据的预测和分类。近年来，机器学习因其自动处理数据、发现隐藏规律和模式、高效率和高准确性等优势逐渐应用于食品风味预测与分析领域[55−56]。图1总结了近五年机器学习在食品风味领域的研究进展。以机器学习和风味为主题在Web of Science中检索相关文献，基于检索结果对不同国家的发文量进行比较分析，如图1a所示大多数文章来自亚洲、北美和欧洲国家，其中中国（202篇）、美国（191篇）、英国（75篇）、德国（50篇）、印度（47篇）、意大利（46篇）、法国（33篇）、澳大利亚（32篇）和日本（29篇）。此外，支持向量机、决策树、随机森林、K-最近邻和深度学习是食品风味预测最常用的算法（图1b）。该段主要介绍了这些常用算法的原理、优缺点和适用范围。
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图 1 机器学习在食品风味中的最新研究进展注：（a）以机器学习和风味检索为主题的研究报告的总结分析结果；（b）近五年Web of Science检索文献中标题和摘要的叠加可视化。Figure 1. Recent research advances of the application of machine learning in food flavor field2.1 支持向量机
支持向量机（Support vector machine，SVM）是一种广泛应用于分类和回归分析的监督学习方法。它通过将样本映射到高维特征空间，通过寻找一个线性超平面使得样本能够在这个平面上被清晰地分隔开。每当新的输入数据被映射到这个特征空间时，SVM能够准确地判断出它们应该归属于超平面的哪一边（图2a）。SVM已被用于图像检测和分类、文本和超文本分类、药物发现以及风味物质分类和分析[57−58]。然而，SVM在数据集较大、目标类别重叠时表现不佳[9]。
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图 2 机器学习算法示意图注：（a）SVM；（b）DT；（c）RF；（d）kNN；（e）CNN。Figure 2. Schematic illustration of the machine learning algorithms2.2 决策树
决策树（Decision tree，DT）方法构建了一个包含决策节点和分支的二叉树，可以同时用于分类和回归任务。节点表示要分类的组中的属性，而分支表示所取的值。通过不断判断和选择，决策树试图将给定的数据子集分割为最佳的子集。决策树的构建通常是一个递归的过程，通过对数据集的分割，不断创建新的决策节点和分支，直到满足某个停止条件，最终决策树的终端节点代表一个特定的类别或回归值[59]（图2b）。由于DT模拟决策过程，因此其主要优势在于训练模型的可视化解释性，并且可以处理数值数据和分类数据[60]。然而DT具有高度灵活性，它可能会导致过拟合[9]。
2.3 随机森林
随机森林（Random forest，RF）是一个基于bagging的集成学习模型，由多个彼此之间不相关的DT组成（图2c）。在分类任务中，RF基于预测的DT值的多数投票进行预测。在回归任务中，输出结果是DT所得结果的平均值。作为一种集成学习算法，RF克服了DT方法的主要缺点，即对训练数据集的过拟合，且RF可以处理高维数据或不平衡数据集的多类问题[61−64]。虽然RF比DT更能处理大型数据集，但数据处理耗时，且需要更多的资源存储。
2.4 K-最近邻
K-最近邻（K-nearest neighbors，KNN）是所有监督学习算法中对样本进行分类的最简单的方法。KNN使用不同的距离来搜索数据集中最接近的K个示例，然后选择基于多数投票的主导类作为输出类（图2d）[65−66]。作为最简单的机器学习算法，KNN的主要局限性在于其存储需求和计算成本较高。
2.5 深度学习
深度学习（Deep learning，DL）能从输入数据集中自动提取特征，使其在大规模数据集中发现重要信息时更有效率和准确性。DL是基于传统的神经网络模型开发的，被广泛用于解决高度复杂的分类和回归问题[67−68]。卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）是应用最广泛的DL预测模型之一。CNN由三层组成：卷积层、池化层和全连接层（图2e）。前两层用于特征提取，最后一层连接所有激活并产生输出[69]。CNN具有计算效率高、精确度高、模型可解释性强等优点，广泛应用于图像识别、视频分析、疾病评估和风味物质预测等诸多领域[9,70]。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是人工神经网络的一种，具有一个或多个随时间或序列的反馈循环，可以传递上一刻的“记忆”给下一刻。RNN侧重于时间映射，适用于处理可变长度的序列数据，一般用于自然语言处理、蛋白质工程和呈味肽筛选等领域[71−72]。Transformer模型是基于自注意力机制构建的深度学习模型，可以综合考虑序列中信息的内容和位置，并提取关联机制构建高阶非线性的复杂映射，形成机器可以快速理解的信息模式。在呈味肽研究中，Transformer可以处理多肽的氨基酸序列数据，并基于大量的数据，对序列中氨基酸成分的复杂关系进行提炼，实现多肽生物活性和呈味特性预测[73−74]。
3. 机器学习在食品滋味物质高通量筛选中的应用
在“健康中国战略”背景下，“减盐”和“减糖”已成为食品风味领域研究的热点。通过添加呈味肽提高产品的甜味强度、鲜味强度是当前食品风味研究中运用最广泛的“降糖”“减盐”和“提鲜”方法。随着后基因组时代多肽数量的不断增加，利用高通量的方法和技术（如化学分析技术、生物传感器技术、计算机辅助筛选技术等）对大量的多肽进行快速、高效地筛选，以发现和识别潜在的具有特定滋味特性的生物活性肽，从而提高呈味肽筛选效率。其中鲜味肽因具有较高的营养价值、风味活性和增鲜减盐的特点，一直是近年来呈味肽研究的一个热点[75−76]。现有的鲜味肽筛选方法一般分为四个阶段：粗肽提取、肽的分离纯化、肽的筛选鉴定和鲜味肽的合成、验证（图3a）。其中，多肽的分离纯化需要经过多个步骤才能完成。首先是分离和鉴定，选择鲜味感知最强的成分进行进一步分离。然后通过液相色谱、质谱等方法逐步筛选鉴定，不断缩小筛选范围，从而得到理想的小分子肽[77]。传统的鲜味肽筛选方法可能会损失一些高活性肽，阻碍了鲜味肽筛选的速度和准确性，使高通量筛选和鉴定鲜味肽变得困难，限制了鲜味肽产业化的发展。机器学习模型基于肽序列的各种特征向量来筛选特定的活性肽片段，并广泛应用于生物活性肽的预测，实现生物活性肽的高通量筛选[78]。
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图 3 鲜味肽筛选流程注：（a）传统方法筛选鲜味肽；（b）机器学习模型筛选鲜味肽。Figure 3. Process of umami peptides screening基于序列或结构信息的机器学习生物肽预测模型的开发涉及四个关键步骤：数据收集和处理；数据特征提取；模型训练与评估；Web服务器或独立程序开发[79]（图3b）。Charoenkwan等[80]提出了一种名为iUmami-SCM的基于序列的预测器，可以在未知蛋白质三维结构的情况下根据序列信息预测和分析具有鲜味特性的肽，iUmami-SCM利用了一种新开发的记分卡（SCM）方法，并结合了氨基酸和二肽的倾向评分，结果发现该模型在UMP442数据集上准确率为0.865，马修斯相关系数MCC值为0.679。iUmami-SCM主要基于20个氨基酸和400个二肽的倾向评分进行设计，输入信息不完整，整体预测性能不够。研究团队再次利用SCM建立了iBitter-SCM模型。该模型直接根据氨基酸序列预测肽的苦味，而不依赖其功能域或结构信息。结果发现该模型在BTP640数据集上的准确率为84.38%，马修斯相关系数为0.688[81]。Zhang等[74]基于Transformer 的双向编码器（BERT）开发了一种名为Umami-BERT的基于氨基酸序列的预测器，结果发现该深度学习模型在平衡数据集上的准确率为93.23%，马修斯相关系数MCC值为0.78；在非平衡数据集上的准确率为95.00%，马修斯相关系数MCC为0.85，实现了鲜味肽的快速筛选。
缺乏足够的模型训练数据是限制鲜味肽预测模型的重要因素。以下方法可以被视为解决数据缺乏的潜在方法：从已发表的论文中提取更多数据；为了在不增加样本量的情况下提高机器学习的效率，采用正交试验和响应面法来设计试验；在模型训练之前，使用卡方检验、相关分析、递归特征消除、主成分分析和基于树的特征选择来选择输入变量；开发适合小数据集的算法。
此外，机器学习也被应用于甜味剂、苦味剂等其它食品滋味物质的高通量筛选。Fritz等[82]通过数据过采样方法和分子指纹技术，成功构建了名为Virtual Taste的RF模型，用于甜味剂的分类。该模型在1608种甜味化合物和403种苦味或无味化合物构成的数据集上的预测准确率为88%，受试者工作特征曲线下面积（AUC）为95%。将该模型应用于天然化合物数据库Super Natural II中，成功筛选出了197种具有潜在甜味特性的新型化合物。Bo等[83]使用了CNN和多层感知机两种不同的深度学习算法，结合不同的分子表征方式（分子描述符和分子指纹图谱），分别用于预测苦味/非苦味剂、甜味/非甜味剂以及苦味剂/甜味剂，结果表明，多层感知机-分子指纹图谱模型在苦味/非苦味剂、甜味/非甜味剂和苦味剂/甜味剂的预测中，表现出更高的AUC值（分别为0.94、0.94和0.95），明显优于多层感知机-分子描述符模型（AUC值分别为0.84、0.87和0.88）和CNN模型（AUC值分别为0.90、0.91和0.88）。这一研究成果实现了对甜味剂和苦味剂的快速筛选。
4. 机器学习在食品风味感知中的应用
传统食品风味感知主要依赖于人类的嗅觉，这种方式往往受到个体差异和评价人员主观感受等因素的影响，从而降低了风味感知的准确性。机器学习模型可以通过学习大量数据中的规律来降低这种主观性的影响。通过训练，模型能够识别并提取数据本身的内在规律，而不是仅仅依赖于个别人的主观评价。此外，使用交叉验证和集成学习等技术也可以进一步提高模型的泛化能力和稳定性，进一步减少主观性的影响，对食品的风味进行更准确和客观的评估[84−85]。Wang等[86]使用SVM、RF和KNN三种不同的机器学习算法，根据分子的结构预测啤酒中化合物的风味。作者从文献中收集了301种啤酒风味化合物构建了风味化合物数据集。利用分子操作环境工具将风味化合物的结构转化为分子描述符。经预处理和降维处理后，这些分子描述符被用作机器学习模型的输入。结果表明在所有模型中，RF模型根据分子结构预测风味的准确率最高，达到了0.686。Bi等[13]结合气相色谱-质谱技术和CNN模型提出了一种气味预测的新方法。该方法首先将非结构化光谱数据转换为结构化数据，并通过生成指纹图像实现可视化。随后以指纹图像为输入，采用基于CNN的机器学习方法获得食物嗅觉测定结果。对花生油样品的案例研究表明，模型的准确率约为93%，显著高于传统的偏最小二乘回归方法。此外，经过气相色谱-质谱的数据结构处理和CNN训练后，整个过程包括图谱分析、机器学习预测和输出解释可在30 s内完成，极大地加快了食品风味感知效率。Liu等[87]采用了机器学习模型（RF、SVM和DL）与分子结构相结合的方法进行了单体化合物香精留香等级预测研究。结果表明，RF模型的预测准确率较高，其准确率、精确率和召回率分别为77.81%、77.83%和77.99%。2023年9月Science发表的文章提出了一个名为MPNN的机器学习模型，将化学结构映射到气味感知中，根据输入模型的分子结构式来预测风味化合物的气味描述。作者利用5000种已知化合物的数据集训练模型，其中输入的每个分子都有多个气味标签，如水果香、花香和奶油香等。结果表明机器学习模型MPNN在描述气味上，已经达到了人类的水平，并且在气味描述的前瞻性预测上，其准确度已经超过了人类。为了进一步拓展这一研究，作者还创建了一个主气味图谱，通过将气味化合物映射到图谱中，可以直接计算出每个气味化合物在该图谱中的坐标。利用这些坐标，实现了大约50万种潜在的气味预测[88]。这项研究为食品行业提供了新的理论指导，可用于快速准确地预测和识别风味化合物的气味，还可以帮助食品研发人员创造特定的风味食物。
以上结果表明，机器学习在快速、准确地感知食物风味方面展现出巨大的应用潜力，通过使用机器学习算法，研究人员可以基于大量数据和模式识别技术，实现对食物的风味进行自动化评估和预测。这不仅能够提高食品研发的效率，还可以减少主观误差，并为推出更符合消费者口味偏好的食品提供指导。然而，没有一种算法可以解决所有食物的风味预测任务，每种算法都有其优缺点，并根据不同的风味问题获得显著不同的预测精度。通常RF和SVM在风味的分类和回归任务中都表现良好，而KNN在分类任务中具有良好的预测性能。因此，可以使用混合模型，充分利用它们各自的优势和特点，提高预测的准确性和可靠性，从而产生更好的食物风味预测结果。
5. 机器学习在食品风味品质控制中的应用
食品品质在很大程度上取决于其风味物质的组成和含量，这些物质为食品赋予了独特的口感和香气。为了有效调控食品品质以满足消费者对食品风味的需求，对食品中关键风味物质的组成和含量进行快速且准确的测定至关重要。根据测定结果，可以进一步调整食品的配方和加工工艺，实现食品品质控制，以确保食品中关键风味物质的组成和含量符合消费者的口味需求。然而，传统的测定方法往往操作繁琐、耗时且昂贵。近年来，机器学习以其强大的计算能力、高效率、低成本而备受瞩目，利用机器学习模型根据风味物质组成对酒类、茶类、肉类和水果进行精确的分级，从而实现对品类、产地、年份甚至食品掺假的有效鉴定，指导产品配方的优化和加工工艺的改进，为食品品质控制提供了新的有力工具[89]。
唐雪平[32]利用气相色谱-质谱联用技术结合机器学习模型对铁观音茶叶产区和等级进行了研究。结果表明481份茶叶样本中共鉴定出40种挥发性成分，各产区茶叶中挥发性化合物在数量和种类上存在显著不同，且经过SVM、RF、自适应提升算法、极端梯度提升算法和梯度提升树算法和KNN六种机器学习算法对挥发性特征成分进行分析与预测。其中，极端梯度提升算法分级效果最好，精确率达到84.4%，操作者曲线下面积AUC为0.782，显著高于传统的聚类分析方法，实现了铁观音茶叶的快速分级鉴定，根据茶叶分级的预测结果，制定相应的品质控制标准，确保茶叶品质符合要求。
潘思慧[90]使用电子鼻技术结合机器学习算法（KNN和SVM）建立了番茄成熟度识别模型。结果表明SVM模型在识别番茄成熟度上表现更优，模型在训练集上准确率为84.72%，预测集上准确率为83.33%。孟连君[91]基于机器学习算法分别建立回归和分类模型来预测白酒储存时间、鉴别酱香型白酒品质。结果表明极端梯度提升算法在回归模型上表现良好，实现了白酒储存时间的准确预测，准确率和决定系数R2分别达到95.83%和0.987；SVM算法在酱香型白酒等级分类预测上操作者曲线下面积AUC值达到0.844，实现了白酒品质的快速分级。根据分级结果使用机器学习模型对生产过程中的关键参数进行监控，确保这些参数在可控范围内，以保证白酒品质的稳定性。
Majchrzak等[92]利用SVM模型根据葡萄品种不同特征对白葡萄酒和红葡萄酒进行分类，选择气相色谱的色谱峰面积作为SVM分类模型的输入。结果发现SVM在白葡萄酒和红葡萄酒分类上的准确率很高，分别为98.7%和98.2%。此外，该团队还成功地利用SVM模型对葡萄酒样品的其他理化特征进行了分类，如葡萄产区（96.7%和99.7%）、酵母类型（92.7%和100%）、发酵后处理（93.7%和100%）以及发酵温度（97.3%和98.8%）。Sabilla等[93]使用电子鼻技术结合深度神经网络模型来区分肉制品的类型（牛肉、鸡肉和猪肉）和来源（身体和腿部）。结果表明经过PCA降维处理后的优化模型对肉质品的分类准确率达到了96.90%，且分类效果显著高于多层感知器（84.95%）、KNN（86.81%）和SVM（90.36%）模型。将机器学习模型应用于实际肉类生产和市场监管中，对市场上的原料肉进行检测和识别，确保肉制品来源纯正，品质稳定。这些研究根据其所提出的特征成分的分类方法为快速检测食品掺假提供了有效手段，为食品风味品质控制提供理论基础。
综上所述，机器学习在食品风味品质控制中具有广泛的应用前景。通过使用机器学习技术，研究人员可以更好地预测和调节食品风味，优化食品的生产过程，提高食品安全控制水平，进而控制食品品质。然而食品风味品质控制问题有些是非线性和非参数性的，其中的因素和关系较为复杂。传统的机器学习算法可能难以有效地捕捉这种复杂性，导致在实际应用中较为困难。为了更好地解决这类问题，研究者们提出了深度学习算法，该算法能够自动学习数据中的复杂模式和特征，从而更好地预测食品的风味品质。Sun等[94]结合近红外高光谱成像和CNN预测鲑鱼产品中的异味化合物，采用四种特征提取算法（连续投影算法、连续前向选择算法、竞争性自适应加权采样算法和随机蛙算法）来提取和解释有关异味相关化合物的光谱指纹信息，使用全波长和选定的光谱特征构建了分类模型用于识别异味鲑鱼。结果表明CNN在全波长和选定波长下实现了高的准确率（分别为91.11%和86.39%），有效实现了鲑鱼产品的品质控制。因此，选择机器学习模型应用于食品风味控制时，需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的算法，以确保模型的准确性和可解释性。
6. 总结与展望
综上，本文综述了食品风味分析技术和机器学习技术在食品风味研究中的最新进展。总结了传统食品风味分析方法的优缺点，即感官分析易受主观因素影响，仪器分析法专业要求高，分析时间长。机器学习因其自动处理数据、发现隐藏规律和模式、高效率和高准确性等优势逐渐应用于食品风味预测与分析领域。机器学习技术不仅可用于呈味肽的高通量筛选，以实现“降糖”“减盐”和“提鲜”等功能，还可以快速、准确地感知食物风味，实现对食物的风味进行自动化评估和预测，并为推出更符合消费者口味偏好的食品提供支持。机器学习技术也被用于产品分级、质量预测和鉴定食品掺假，进而控制食品品质。可见机器学习在食品风味研究中的应用具有广泛的前景和深远的影响，极大地推动高品质食品的生产和食品工业的发展。
然而，机器学习模型的准确性依赖于训练数据的质量和数量，因此在使用机器学习进行食品风味研究时，需要保证训练数据集的代表性和质量。此外，没有一种算法可以解决所有食物的风味预测任务，每种算法都有其优缺点，实际应用时需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的算法。因此，未来的研究可通过开发小数据集的算法来减少模型对大量数据的依赖，提高模型在小数据集上的预测能力和可解释性。还可以开发混合模型，充分利用它们各自的优势和特点，提高预测的准确性和可靠性，从而产生更好的食物风味预测结果。深度学习算法可以通过自主学习的方式从大量数据中自动提取特征值，能有效降低手动提取特征值带来的主观影响，更好地预测食品的风味品质，应成为接下来食品风味领域研究的热点。此外，未来的研究还可以结合机器学习和大数据，通过分析大量的食品偏好和消费者反馈识别出潜在的风味趋势和喜好，开发新的风味组合，研发创新食品。
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图 1 机器学习在食品风味中的最新研究进展
注：（a）以机器学习和风味检索为主题的研究报告的总结分析结果；（b）近五年Web of Science检索文献中标题和摘要的叠加可视化。
Figure 1. Recent research advances of the application of machine learning in food flavor field
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图 2 机器学习算法示意图
注：（a）SVM；（b）DT；（c）RF；（d）kNN；（e）CNN。
Figure 2. Schematic illustration of the machine learning algorithms
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图 3 鲜味肽筛选流程
注：（a）传统方法筛选鲜味肽；（b）机器学习模型筛选鲜味肽。
Figure 3. Process of umami peptides screening
表 1 不同食品风味分析技术之间的优缺点
Table 1 Advantages and disadvantages between different food flavor analysis techniques
食品风味分析技术 优点 缺点 感官评价 获得整体风味轮廓 易受主观性影响，受试者需经专业训练 电子舌 样品处理简单、快速、简便 在定量溶液中具有多个成分时的无特异性 高效液相色谱 高分离效率、高灵敏度、高重现性 专业要求高、分离时间长 电子鼻 快速、简便 无法准确地解释单个的香气物质 气相色谱-质谱联用 良好的定性和定量效果 无法检测低含量的物质 气相色谱-嗅闻 分析风味贡献、具有检测低含量物质的能力 低稳定性、受试者需经专业训练 气相色谱-离子迁移色谱 快速、高灵敏度 精度低，数据库需要改进 
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期刊类型引用(1)
1. 左敏，纪慧卓，苏礼君，张玉玉，颜文婧，张青川，孔建磊. 人工智能在食品安全中的最新应用及进展. 中国食品学报. 2024(10): 1-13 . 
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