AI引导的传统粗麦米饭优化：通过RSM-PSO建模提升感官和生物活性特性

《Frontiers in Nutrition》：AI-guided optimization of traditional bulgur pilafs: enhancing sensory and bioactive properties through RSM-PSO modeling

地理标志大麦（Siyez、Firik、Karakil?ik）的布丁饭通过响应面法（RSM）和粒子群优化（PSO）联合优化，探究了感官特性（味觉、颜色、香气、接受度）及生物活性（抗氧化能力、总酚类、总黄酮类）的关联。结果表明：Karakil?ik布丁饭抗氧化能力最高（75.58% DPPH清除率），Firik总酚类（842.39 mg GAE/kg）和黄酮类（6.38 mg CE/g）含量最高，Siyez接受度评分最优（8.49）。PSO验证显示模型预测与实验值吻合度高于96.90%，收敛迭代少于40次。该研究为传统食品的功能性改良提供了AI优化新范式。

　　本研究旨在通过一种结合响应面法（RSM）和粒子群优化（PSO）的人工智能引导优化方法，提升三种地理标志性粗粒小麦（Siyez、Firik 和 Karakil?ik）制作的米饭（pilaf）的感官和生物活性特性。研究中对粗粒小麦与水的比例进行了测试，以确定最佳配方。感官评估结果显示，Firik 小麦米饭的总体接受度最高（8.49），而 Karakil?ik 小麦米饭在颜色（7.68）和香气（8.58）方面得分最高，Siyez 小麦米饭则在味道（7.50）方面表现最佳。在生物活性特性方面，Karakil?ik 小麦米饭表现出最高的抗氧化能力（75.57% DPPH 自由基清除活性），而 Firik 小麦米饭在总酚类物质（842.39 mg GAE/kg）和总黄酮类物质（6.38 mg CE/g）方面得分最高。颜色分析表明，Siyez 小麦米饭的颜色最浅（L = 52.18），而 Firik 小麦米饭呈现出最强烈的红色（a = 8.12），Karakil?ik 小麦米饭则呈现出最深的颜色（L = 35.42）。PSO 验证确认了 RSM 模型的准确性，通过 40 次迭代达到了全局最优解，并且与实验值之间的偏差极小。这是首次将集成的 RSM–PSO 模型方法应用于传统的粗粒小麦米饭，使人们能够预测和优化其感官和生物活性特性。研究结果为提升传统谷物食品的营养价值和消费者吸引力提供了新的框架，并支持食品工业中标准化、功能化的粗粒小麦产品开发。

粗粒小麦是一种传统食品，主要由硬粒小麦（Triticum durum）制成，通过清洗、煮沸、日晒、筛选和粉碎等工艺得到。它在营养方面具有丰富的膳食纤维和维生素 B 含量，同时具备抗致癌、抗菌、抗糖尿病和抗氧化等特性。此外，粗粒小麦还能降低慢性疾病的风险，支持体重减轻，并改善消化和肠道健康。由于其中性味道，粗粒小麦广泛用于各种菜肴，如沙拉、汤、肉丸和米饭，因为它能很好地适应咸、甜、酸、苦等不同口味。通过不同粒径的粉碎，粗粒小麦可以呈现出多种形态，从而扩大其在饮食中的应用范围。

研究还指出，土耳其拥有超过 20 种野生小麦和超过 400 种改良小麦品种，其中 Siyez 和 Karakil?ik 小麦作为祖先品种，因其高盐含量和对自然条件及疾病的抗性而被优先用于种植。这些小麦不仅对当地经济至关重要，而且因其独特的风味、丰富的营养和较低的血糖指数而逐渐受到市场欢迎。Firik 小麦，一种传统的小麦类型，也被称为自由麦（freekeh），通过火焰烘焙未完全成熟的小麦，具有较高的营养价值，包含大约 77% 的总碳水化合物、13% 的蛋白质、2% 的脂肪以及高含量的膳食纤维、镁、钾和钙，同时含有少量维生素 A、B1、B2、C 和 E。

研究强调了地理标志性产品的独特性和质量保证。这些产品不仅承载了特定地区的传统特色，还因其高质量而获得更高的市场价值。因此，研究中所选的三种粗粒小麦品种（Siyez、Firik 和 Karakil?ik）代表了土耳其传统食品中的重要组成部分，并且符合国家的地理标志保护法规。

研究中采用的 RSM 和 PSO 方法为食品科学中的多变量优化提供了有效的工具。RSM 是一种统计和数学方法，用于评估多个因素对响应变量的影响，并预测特定条件下的行为。PSO 则是一种随机优化算法，能够快速收敛并避免陷入局部最优解。这两种方法的结合为粗粒小麦米饭的感官和生物活性特性提供了可靠的优化路径。

通过 RSM 和 PSO 的协同作用，研究成功优化了粗粒小麦米饭的感官和生物活性特性。结果表明，不同的粗粒小麦品种在颜色、香气和总体接受度等方面表现出显著差异。Karakil?ik 小麦米饭的抗氧化能力最高，而 Firik 小麦米饭在总酚类和黄酮类物质含量方面表现最佳。Siyez 小麦米饭在味道方面得分最高，显示出其独特的风味优势。研究还发现，水和粗粒小麦的比例对米饭的感官特性具有重要影响。例如，Siyez 小麦米饭的总体接受度随着水量的增加而提高，但超过最佳水量后，其味道和总体接受度会下降。这表明，控制水量对于获得理想的米饭品质至关重要。

此外，研究还揭示了粗粒小麦米饭的生物活性特性与其感官属性之间的关系。例如，总酚类物质和总黄酮类物质含量较高的米饭通常表现出更强的抗氧化能力。然而，这些生物活性成分之间的相互作用可能会影响最终的抗氧化效果。研究结果表明，虽然总酚类物质含量相近，但不同品种的粗粒小麦米饭在 DPPH 抗氧化活性方面存在显著差异，这可能与酚类化合物的组成和其他非酚类生物活性成分（如有机酸和美拉德反应产物）有关。

研究中还采用了主成分分析（PCA）来揭示粗粒小麦米饭的感官和生物活性特性之间的关系。PCA 结果显示，第一主成分（PC1）解释了 55.2% 的总方差，第二主成分（PC2）解释了 44.8% 的方差。这些主成分能够有效地总结所有数据，并帮助区分不同类型的粗粒小麦米饭。例如，PC1 的高正载荷变量包括总体接受度、总黄酮类物质和总酚类物质，而 PC2 的高正载荷变量包括颜色参数（L、b、C）。这些结果表明，感官属性和物理特性在区分不同类型的粗粒小麦米饭中起着关键作用。

粒子群优化（PSO）算法在研究中被用来验证 RSM 模型的预测能力。PSO 通过 40 次迭代迅速收敛到 RSM 模型预测的峰值区域，并且在实验中表现出高度的可重复性。PSO 的结果与 RSM 模型预测的最优解高度一致，表明了这两种方法在优化食品加工参数方面的有效性。此外，PSO 还揭示了不同感官目标下的最优区域，例如，Firik 小麦米饭的总体接受度在较低水量下达到最高，而 Siyez 小麦米饭的风味则在较高水量下得到提升。这些结果表明，通过合理调整水量和粗粒小麦的比例，可以优化不同类型的粗粒小麦米饭的感官和生物活性特性。

研究结果不仅为食品工业提供了优化传统谷物食品的方法，还为个性化营养提供了新的思路。例如，Firik 小麦米饭可以作为富含生物活性成分的功能性食品原型，Karakil?ik 小麦米饭则可以作为高抗氧化活性的高端产品，而 Siyez 小麦米饭则可以开发为高蛋白即食产品。通过 AI 驱动的多模型优化方法，可以实现对传统食品的精确调控，从而提升其营养价值和消费者吸引力。这种研究方法不仅有助于推动食品工业的创新，还能够促进地理标志性传统谷物的可持续利用，以及推动更健康的饮食模式。