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本文聚焦乳业科学，阐述了代谢组学（Metabolomics）借助先进平台分析牛奶小分子，与其他组学（如宏基因组学 Metagenomics、蛋白质组学 Proteomics）结合，能深入了解牛奶生产和质量的生化复杂性，再融合机器学习（ML），可革新数据解读，助力提升乳业实践水平。
引言
牛奶作为一种复杂的生物流体，对人类营养至关重要，它能提供必需的蛋白质、脂肪、维生素和矿物质。保证牛奶的质量和可追溯性，对于消费者安全、信任以及维持牛奶的营养和感官价值意义重大，这对乳制品行业来说也是至关重要的，因为这些因素直接影响乳制品的健康益处和感官吸引力。
近年来，牛奶代谢组学领域取得了显著进展。代谢组学旨在全面分析牛奶中的代谢物，能够阐明定义牛奶成分和质量的复杂生化途径及相互作用。它已成功应用于识别影响牛奶风味、营养成分、健康益处、真伪鉴定和安全性的关键代谢物和新型生物标志物。例如，代谢组学分析可以根据奶牛品种、饲养方式和加工方法来区分牛奶，为乳业科学和生产提供关键信息。
代谢组学通常包含两种不同的分析方法：靶向和非靶向工作流程。靶向代谢组学侧重于对一组预先定义的已知代谢物进行定量分析，它依赖于对特定化合物及其在样品中预期浓度的先验知识，并使用高灵敏度和特异性的分析技术以及标准化合物进行准确定量，这种基于假设的方法对于验证生物标志物或研究代谢途径特别有用。而非靶向代谢组学旨在全面分析样品中所有可检测到的代谢物，无论其身份如何，这种探索性方法借助先进的分析平台生成广泛的数据集，目标是发现新的代谢物或模式，了解整体代谢变化，但由于其复杂性和可能存在未知化合物，需要大量的数据处理、注释和验证工作。
单一组学方法揭示的乳制品生物标志物
对牛奶代谢组进行表征，已成为评估牛奶质量和可追溯性的关键方法，为不同应用提供了潜在的生物标志物。核磁共振（NMR）光谱、气相色谱 - 质谱联用（GC-MS）和液相色谱 - 串联质谱（LC-MS/MS）等先进分析技术已被广泛用于此目的。NMR 因其可靠性高、样品制备简单和无损检测等优点备受重视。
代谢组学作为单一组学方法的局限性
尽管对牛奶代谢组谱的表征极大地推动了人们对不同化学类别之间复杂相互作用的理解，但仅依赖像代谢组学这样的单一组学方法存在一些局限性，而多组学整合可以有效解决这些问题。单一组学方法通常只能从特定分子层面（如代谢物）提供对食物基质有限的视角。
代谢组学驱动的多组学方法评估牛奶质量因素
在乳业科学中相对较新的多组学方法，即将代谢组学与基因组学、宏基因组学和蛋白质组学相结合，已越来越多地应用于牛奶和乳制品研究，为评估牛奶质量和可追溯性提供了有力的见解。整合代谢组学和宏基因组学，使研究人员能够探索微生物群落与牛奶代谢物之间的关系，从而深入了解牛奶发酵过程以及微生物对牛奶质量和风味的影响。例如，研究发现特定的微生物群落可以通过影响代谢途径，改变牛奶中的代谢物谱，进而影响牛奶的风味和营养价值。这种多组学方法在质量评估和真伪鉴定方面具有重要作用，相关研究成果为优化乳制品生产工艺、保障产品质量提供了科学依据。
整合不同组学和机器学习方法预测牛奶代谢组
在多组学研究中，很少有研究利用化学计量学工具整合数据集并识别不同组学之间的相关性，从而错失了挖掘更深入生物学见解的机会。大多数相关研究主要采用基于皮尔逊和斯皮尔曼相关性的方法，这些方法主要捕捉变量之间的线性关系，可能无法充分反映复杂的生物学关系。而机器学习（ML）算法在处理复杂数据方面具有独特优势，将其与多组学数据相结合，可以更准确地预测牛奶代谢组的变化，检测牛奶中的掺假行为，鉴定产品的来源等。例如，通过训练特定的 ML 模型，可以根据牛奶的多组学数据预测其质量属性，如蛋白质含量、脂肪含量等，为牛奶质量控制提供了新的手段。
结论和展望
将代谢组学与宏基因组学、蛋白质组学和脂质组学等其他组学方法相结合，有望彻底改变当前对牛奶质量、真伪和可追溯性的理解。这种多组学策略提供了对牛奶中生化相互作用和变化的整体视角，所获得的见解远远超过单一组学方法。先进的数据整合工具对于关联不同组学层面的数据集至关重要，未来随着技术的不断发展，多组学与机器学习的深度融合将为乳业科学带来更多突破，为乳制品行业的可持续发展提供更有力的支持。例如，有望开发出更精准的牛奶质量预测模型，实现对牛奶生产过程的全程监控和优化，提高乳制品的品质和安全性。
