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为解决传统响应面法（RSM）在预测食用昆虫蛋白溶解度时适用性受限的问题，研究人员对比了线性回归（LR）、决策树（DT）等机器学习模型与 RSM 的性能。发现 DT、随机森林（RF）、XGBoost（XGB）预测精度高（R2＞0.99），且提取方法显著影响溶解度，为优化研究提供新途径。
在全球粮食安全面临气候危机与人口增长双重压力的背景下，寻找可持续的替代蛋白来源成为科学界的紧迫课题。食用昆虫因富含优质蛋白、环境友好且生产成本低等优势，逐渐进入研究者的视野。然而，其蛋白质在食品加工中的应用面临关键瓶颈 —— 溶解度受提取和加工条件影响显著，而传统的响应面法（Response Surface Methodology, RSM）虽能通过二次多项式模型预测结果，但在复杂非线性关系建模中表现出局限性，难以精准应对 pH、温度、离子强度等多变量交互作用，导致实验优化耗时长、成本高。
为突破这一困境，韩国高丽大学（Korea University）的研究团队开展了一项具有创新性的对比研究，旨在评估机器学习模型是否能显著提升食用昆虫蛋白溶解度的预测性能，并探索关键影响因素。该研究成果发表在国际权威期刊《Food Chemistry》上，为食品科学领域引入了大数据分析的新范式。
研究团队采用了多种机器学习算法，包括线性回归（Linear Regression, LR）、决策树（Decision Tree, DT）、随机森林（Random Forest, RF）和 XGBoost（XGB），并与传统 RSM 模型进行对比。实验选取了蟋蟀（Gryllus bimaculatus）、金龟子幼虫（Protaetia brevitarsis seulensis）和黄粉虫（Tenebrio molitor）的干燥粉末作为样本，系统分析了脱脂、提取方法、pH 值等条件对蛋白溶解度的影响。关键技术方法包括：通过不同提取工艺（如榨汁机提取、酶解等）制备蛋白样品，利用标准溶解度测定方法获取数据，并运用 10 折交叉验证评估模型泛化能力，同时通过特征重要性分析识别关键影响因素。
样本制备与实验设计
研究首先对三种昆虫粉末进行脱脂和蛋白提取处理，具体条件见表 1（原文引用）。例如，蟋蟀蛋白采用未脱脂的榨汁机提取，而金龟子幼虫则先经不同方法脱脂再提取。实验发现，蟋蟀蛋白在 pH 5 时溶解度最低，随 pH 升高显著增加，pH 9 时可溶性组分达 99.9%；金龟子幼虫蛋白在所有脱脂方法下均于 pH 5 时溶解度最低，显示出 pH 对溶解度的显著影响。
模型性能对比
RSM 模型虽通过统计检验（p＜0.001），但其在跨数据集预测时表现出明显局限性。相比之下，DT、RF 和 XGB 等非线性机器学习模型展现出卓越的预测精度，决定系数（R2）均大于 0.99。经 10 折交叉验证后，DT 和 XGB 的指标得分进一步提升，表明其在未知数据预测中具有更高可靠性。这一结果证实，机器学习模型能更精准捕捉提取条件与溶解度之间的复杂非线性关系。
关键影响因素分析
通过特征重要性分析，研究发现蛋白提取方法是影响溶解度的最关键因素。不同提取技术（如机械提取、酶解、高压处理等）对蛋白结构的破坏程度差异，直接导致溶解度的显著变化。此外，pH 值和离子强度等因素也通过影响蛋白电荷状态和分子间作用力，对溶解度产生协同作用。这一发现为优化昆虫蛋白加工工艺提供了明确的靶点。
结论与意义
本研究首次系统对比了机器学习与传统统计模型在昆虫蛋白溶解度预测中的性能，证实了 DT、RF 和 XGB 等算法在非线性建模中的显著优势。研究结果表明，机器学习不仅能大幅提升预测精度，还可通过特征分析揭示关键工艺参数，为食品工程师优化实验条件、缩短研发周期、降低成本提供了高效工具。此外，该研究拓展了大数据技术在食品科学中的应用场景，为开发高附加值昆虫蛋白产品奠定了方法论基础，对缓解全球蛋白资源短缺、推动可持续食品体系建设具有重要战略意义。
研究同时指出，尽管机器学习模型表现优异，但其在小数据集或极端条件下的泛化能力仍需进一步验证。未来研究可结合更多元的加工参数（如温度、压力）和蛋白类型，构建更普适的预测模型，推动昆虫蛋白从实验室走向工业化生产。
