研究揭示机器学习方法精确预测蜂蜜代谢物模式

　　近日，中国农业科学院蜜蜂研究所资源昆虫产品加工与功能评价创新团队、蜂产品质量与风险评估创新团队合作研究小鼠饮食蜂蜜和混合糖的代谢差异，并使用机器学习发现关键代谢物用于区分饮食模式。相关研究成果发表在《食品化学（Food Chemistry）》上。

 

　　蜂蜜作为天然的甜味剂，是食用糖更健康的替代品。与混合糖相比，蜂蜜含有各种维生素、矿物质、氨基酸和多酚黄酮类物质，这些物质在机体代谢中发挥着健康效益。然而，饮食蜂蜜和混合糖在代谢水平的差异鲜有研究报道。

 

　　本研究进行了三次重复实验，获得了蜂蜜和混合糖饮食小鼠的血清代谢物。通过高效液相色谱四级杆飞行时间质谱联用仪检测非靶向代谢组学数据，并使用机器学习预测代谢物模式和关键代谢物识别。结果表明，两种饮食模式在甘油磷脂代谢、亚油酸代谢、花生四烯酸代谢及氨基酸代谢上存在明显差异。在五倍交叉验证中，随机森林模型和额外树模型两种算法构建的分类模型能够明显区分蜂蜜和混合糖饮食代谢模。并利用分析工具发现磷脂酰乙醇胺和磷脂酰胆碱是区分蜂蜜饮食和混合糖饮食的可靠代谢生物标记物。综上所述，这项研究采用多学科交叉技术揭示了饮食蜂蜜和混合糖之间的代谢差异，为成熟蜜的营养品质研究提供理论依据。

 

　　研究得到国家自然科学基金、国家蜂产业技术体系、中国农科院创新工程项目等资助。（通讯员：李相昕）

 

　　原文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2023.136915

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