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为处理植物化学研究数据，研究人员开展 AI 应用研究，发现 AI 助力多方面研究，意义重大。
在植物的奇妙世界里，植物化学物质就像隐藏的宝藏，它们不仅有着治疗疾病的潜力，在农业生产中也发挥着关键作用，比如影响作物的产量。随着研究的深入，科学家们发现，植物中蕴含的代谢物种类繁多，保守估计有 100 万种之多，这些代谢物的化学多样性亟待挖掘，以便充分发挥它们在农业、医学和工业等领域的价值。
与此同时，高通量 DNA 测序技术和大量植物的代谢谱分析不断发展，植物化学研究产生的数据量呈爆炸式增长。这些数据中隐藏着植物化学物质与功能基因组学之间错综复杂的关系，但是如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了摆在研究人员面前的一大难题。
在这样的背景下，来自韦洛尔理工大学（Vellore Institute of Technology）的 Ressin Varghese、Harshita Shringi、Siva Ramamoorthy 以及美因茨约翰内斯?古腾堡大学（Johannes Gutenberg University）的 Thomas Efferth 等研究人员，开展了关于人工智能（AI）在植物化学研究中应用的研究。他们的研究成果发表在《Phytochemistry Reviews》上，为植物化学研究开辟了新的方向。
研究人员在此次研究中主要运用了多种机器学习（ML）算法，结合核磁共振（NMR）、质谱（MS）、振动光谱等多种分析技术，以及计算化学工具如密度泛函理论（DFT）、计算机辅助结构解析（CASE）等。这些技术相互配合，从不同角度对植物化学物质进行分析和研究。
计算植物化学：传统与新兴技术的融合
计算植物化学是整合多种技术的领域，旨在将理论与实验结合。早期，密度泛函理论（DFT）就已用于预测分子结构和性质。例如，通过 DFT 可对分子的振动频率、电离能等进行预测，还能结合分子动力学研究植物化学物质在有机溶剂中的结构。计算机辅助结构预测和确定技术也有悠久历史，计算机辅助结构解析（CASE）依赖 NMR 数据，能减少植物化学物质结构解析的误差。CASE 程序如 ACD 结构解析器、Bruker CMC - se 程序等，可根据光谱数据和经验公式提供可能的结构。此外，化学计量学通过数学和统计方法从实验数据中提取化学信息，主成分分析（PCA）和层次聚类分析（HCA）等方法常被用于分析代谢物数据，以区分不同植物品种的代谢物特征。
机器学习辅助分析技术：提升分析效率与准确性
分析技术是探究植物化学物质的重要手段，但从复杂数据中提取信息并非易事。机器学习算法的出现改变了这一局面，它能够处理和解释大规模复杂数据集。在振动光谱领域，傅里叶变换红外光谱（FTIR）结合机器学习算法可预测植物化学物质含量。比如，通过对茶叶 FTIR 光谱数据的预处理和建模，能预测茶多酚和表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）的含量。在质谱分析中，机器学习有助于解析复杂的质谱数据，对植物化学物质进行分类和鉴定。在色谱分析方面，多层机器学习算法可预测植物化学物质的保留时间和峰面积，甚至能预测色谱图，为研究植物化学物质的定性和定量分析提供了有力支持。
AI 在植物化学物质结构解析中的应用：突破传统解析困境
随着光谱技术的发展，解析分子结构的信息增多，但复杂光谱数据的处理仍具挑战。AI 在结构解析中有三种主要方法：分子到光谱法、光谱到结构法和从头光谱生成法。在质谱结构解析中，虽然相关报道在植物领域较少，但有一些工具展现出潜力，如 MetFID 和 DeepEI，它们分别利用质谱数据训练神经网络来预测化合物指纹和识别未知化合物。在 NMR 结构解析方面，机器学习与 NMR 的结合减少了结构错误分配。例如，shiftML 工具可准确预测固体分子的化学位移，模式识别分析（PRA）与人工神经网络（ANN）结合能验证光谱数据与可能结构的相关性。此外，DP4 - AI 和 DP5 等软件为 NMR 光谱的自动解释和结构验证提供了更强大的功能。
AI 在植物代谢组学中的应用：全面解析植物代谢奥秘
植物代谢组学研究植物复杂的代谢物，AI 的融入对其发展至关重要。代谢物注释分为不同级别，AI 可用于未知代谢物的注释和新代谢物的发现。AI 辅助代谢组学的目标包括作物质量评估、代谢物水平变化分析和早期疾病检测。通过机器学习与非靶向代谢组学结合，可分析绿豆的质量属性，研究影响植物中酚类物质生物合成的因素，还能用于柑橘黄龙病的早期检测。靶向代谢组学结合 AI 同样可用于评估作物质量和分析环境因素对作物代谢物的影响。
植物化学基因组学与机器学习：揭示植物代谢调控机制
植物化学基因组学整合多种组学技术，研究植物代谢物的进化、生物合成机制和功能。机器学习算法为构建植物代谢模型提供了新途径，可预测植物化学物质与生物合成基因的关联。基因组规模代谢模型（GEMs）是重要工具，整合深度学习（DL）或卷积神经网络（CNN）可加速其设计和应用。DL 还可预测分子表型、数量性状位点（QTL）和等位基因变异。此外，已有一些 AI 工具用于预测植物中的微小 RNA（miRNA）和研究植物基因组与抗逆性的关系，也有机器学习模型用于预测植物中特定代谢途径的基因，为植物化学研究和作物改良提供了新方向。
综上所述，该研究表明人工智能在植物化学研究的多个方面发挥着重要作用，从分析技术的优化、结构解析的改进，到代谢组学和基因组学的深入研究，都展现出巨大的潜力。尽管目前还存在一些问题，如缺乏用户友好的界面和软件包、部分 AI 技术在植物化学研究中的应用还不够成熟等，但随着技术的不断发展和完善，人工智能有望推动植物化学研究取得更多突破，为农业、医学和工业等领域提供更有价值的成果，帮助人们更好地利用植物化学物质，实现可持续发展。
