综述：机器学习在食品胶体中的应用：推动基础理解、稳定性、质地和加工性能的新工具

这篇综述系统阐述了机器学习（ML）在食品胶体研究中的前沿应用，重点探讨了监督/无监督算法（如CNN、LSTM、k-means聚类）如何通过非线性关系建模优化胶体稳定性和流变特性（如乳液稳定性、凝胶强度预测），并展望了逆向设计、大语言模型（LLMs）等未来方向，为健康可持续食品开发提供了数据驱动的创新范式。

　　

机器学习赋能食品胶体科学：从微观结构到宏观性能的智能突破

摘要
食品胶体作为多相分散体系（1 nm–1 μm），其稳定性、流变行为和感官特性受成分相互作用、界面现象及多尺度结构的复杂调控。传统物理模型难以应对这种复杂性，而机器学习（ML）通过分析海量异构数据，正成为解析胶体行为的新范式。本文聚焦ML如何加速食品胶体设计，涵盖稳定性预测、流变学优化及未来技术融合方向。

1. 引言
食品胶体（如乳液、泡沫、凝胶）的复杂性源于多组分（蛋白质、多糖、脂质）在多尺度下的动态相互作用。健康可持续需求推动配方革新（如减脂、植物基替代），但实验筛选耗时昂贵。传统计算模拟（如布朗动力学BD）因简化势函数受限，而ML通过两种途径突破瓶颈：
1）增强模拟效率（如分子动力学MD加速）
2）直接建立成分-性能映射关系
监督学习（如神经网络）和无监督学习（如PCA）已成功应用于乳液稳定性预测、微观结构监测等领域，显著减少实验试错。

2. ML在食品胶体中的最新应用
2.1 胶体稳定性预测

• 图像分析：Huang等利用卷积神经网络（CNN）分析Pickering乳液的共聚焦图像，量化纤维素颗粒浓度（0.05–0.4% w/w）与60天稳定性的非线性关系。
• 时序建模：Saddiqi采用长短期记忆网络（LSTM）预测Tween-20等表面活性剂对O/W乳液180分钟内液滴演化的影响（R²=0.898）。
• 光谱聚类：Raman光谱结合k-means聚类可非破坏性监测人造奶油中水/油相分离，解决减脂配方的"oil-off"问题。

2.2 食品流变学优化

• 粘度预测：Lee等通过随机森林模型预测6种亲水胶体（黄原胶、魔芋胶等）在0.2–0.6%浓度、25–55°C下的剪切粘度，优于传统本构方程。
• 质构设计：Ata等用XGBoost模型关联植物肉成分（蛋白质、脂肪含量）与硬度/咀嚼性，揭示碳水化合物为关键调控因子。
• 快速检测：Jiang团队将近红外光谱（NIR）与反向传播神经网络（BP-ANN）结合，实现冷冻明胶样品的凝胶强度无损评估。

3. 挑战与未来方向
3.1 数据瓶颈突破
当前研究多依赖小样本（表1中38–2336样本），需借鉴AlphaFold的FAIR数据策略。解决方案包括：

• 整合公共数据库（如FooDB、USDA FoodData Central）
• 数据增强（如SAXS图像补丁技术）
• 分子模拟生成合成数据（如粗粒化MD模拟魔芋胶流变）

3.2 逆向设计革命
传统"试错法"效率低下，而逆向设计通过编码器-解码器框架直接锁定目标属性。案例：

• Bi等对36种酸奶配方的22项感官指标建模，快速定位最优口感组合
• SAXS数据逆向解析：神经网络耦合贝叶斯采样，从散射曲线反推胶体参数（如Debye长度κ^–1）

3.3 可解释性提升

• 物理约束模型：机器学习势函数（MLIPs）以DFT精度模拟大体系；粗粒化模型（CG-MD）加速多糖网络动力学模拟
• 事后解释工具：SHAP值分析特征重要性，类激活图（CAMs）可视化显微图像决策依据

3.4 跨学科技术迁移

• 药物递送经验：固体脂质纳米粒（SLN）设计策略可优化营养素包埋
• 晶体学工具：计算机视觉模型监测巧克力脂肪多晶型转变（V型→VI型）

3.5 大语言模型（LLMs）潜力

• 预训练-微调范式缓解数据稀缺（如基于FooDB微调专业模型）
• AI代理可整合文献挖掘、模拟计算链（如自动设计3D打印食品胶体配方）

4. 结论
ML正重塑食品胶体研发范式：从稳定性预测到逆向设计，从实验室规模到工业化生产。未来需构建标准化数据库、开发可解释模型，并融合LLMs实现智能决策。随着植物基和功能食品需求激增，ML驱动的结构-功能精准调控将成为下一代食品创新的核心引擎。