《Journal of Food Composition and Analysis》：Neglected and underutilized crops in European food composition databases: Implications for nutrition, sustainability and biodiversity
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受忽视与未充分利用物种（NUS）因其在促进可持续膳食、改善营养和增强食品系统韧性方面的潜力而日益受到关注。然而，由于NUS定义不一致、各数据系统间分类标准不统一，以及食品成分数据库（FCDBs）中成分信息不完整，其融入研究、政策和膳食评估框架的程度仍然有限。本
受忽视与未充分利用物种（NUS）因其在促进可持续膳食、改善营养和增强食品系统韧性方面的潜力而日益受到关注。然而，由于NUS定义不一致、各数据系统间分类标准不统一，以及食品成分数据库（FCDBs）中成分信息不完整，其融入研究、政策和膳食评估框架的程度仍然有限。本研究旨在批判性地审视NUS的概念、营养和数据相关维度，重点关注其在主要FCDBs中的代表性，以及协调和解读异质性数据源所面临的方法学挑战。研究人员采用半定量覆盖度映射方法，对13种NUS在主要公开FCDBs及部分选定的国家数据库中的覆盖情况进行了评估。结果显示，NUS在各FCDBs中的代表性存在差异，宏量营养素和部分微量营养素的覆盖度总体为中等等级，但生物活性化合物、脂肪酸及品种水平变异的数据有限或缺失。部分物种在各数据库中完全缺失或代表性不足。研究结果凸显了NUS在FCDBs中代表性方面的显著空白，以及改进数据协调和结构化元数据系统的必要性，该系统应整合营养、生物多样性和环境维度。加强数据库互操作性和物种水平分辨率，对于准确评估NUS对可持续和营养食品系统的贡献至关重要。
欧洲食品成分数据库中受忽视与未充分利用作物的覆盖现状、数据缺口与整合策略——论文解读
一、研究背景与问题提出
绿色革命在极大提升粮食产量、缓解全球饥饿的同时，也导致了农业对少数主粮作物的高度依赖，进而引发农业生物多样性下降、膳食结构单一化和生态系统稳定性削弱等系列问题。当前，全球粮食供应高度集中于少数作物，水稻、玉米和小麦三大作物提供了超过50%的植物源热量。然而，人类历史上曾利用超过7000种驯化物种作为食物，目前仅有不到200种对全球粮食供应作出贡献，约30种作物提供了人类膳食能量的95%。
受忽视与未充分利用物种（Neglected and Underutilized Species, NUS）是指那些具有地方、文化或生态重要性，但在主流农业食品系统中处于边缘地位的植物、动物、真菌和藻类物种。大量证据表明，多种NUS具有优良的营养特性，包括较高的膳食纤维、必需维生素和矿物质、优质蛋白质及生物活性化合物含量。例如，扁豆（Lens culinaris）、鹰嘴豆（Cicer arietinum）、豌豆（Pisum sativum）和燕麦（Avena sativa）以高蛋白和优良微量营养素谱著称，而荞麦（Fagopyrum esculentum）和部分蚕豆（Vicia faba）品种富含多酚、黄酮类及其他抗氧化化合物。此外，NUS能够在边际土地上生长，需水量和化学投入较少，具有适应气候变化和恢复农业生物多样性的环境价值。
然而，NUS在食品成分数据库（Food Composition Databases, FCDBs）中的代表性严重不足，这限制了其在膳食评估和膳食规划中的应用。尽管国际倡议如EuroFIR网络和FAO/INFOODS已推动了食品描述、分析质量控制和数据文档的标准化，但NUS在膳食数据集和食品分类系统中的整合仍然不够充分。不一致的定义、跨数据系统的异质性分类以及成分信息不完整，构成了NUS融入研究、政策和膳食评估框架的主要障碍。在此背景下，本研究旨在审视NUS在欧洲FCDBs中的代表性，评估其营养潜力被记录的程度，识别阻碍其更广泛利用的数据缺口、不一致性和局限性，并探讨食品成分、农业生物多样性与基于生物多样性的膳食评估和可持续性之间的关系。该论文发表于《Journal of Food Composition and Analysis》。
二、主要技术方法
研究人员采用多层次的半定量分析框架开展研究。首先，从三个近期完成的欧洲NUS研究项目（BioValue、Diversicrop和Giant Leaps）中选取13种代表性作物作为案例，涵盖谷物、豆类、蔬菜和野生食用植物等不同植物学类群。其次，通过桌面审查识别公开可用的FCDBs，包括FAO/INFOODS、EuroFIR FoodEXplorer和USDA FoodData Central，并采用半定量覆盖度映射方法评估各数据库中各作物的营养数据覆盖情况；营养素数据进一步按主要营养素类别进行聚合分析。此外，还利用FAOSTAT食物平衡表数据提供所选作物的食物供应系统层面背景，并通过对Web of Science、Scopus和Google Scholar的文献综述梳理NUS成分数据生成的方法学挑战。
三、研究结果
3.1 所选NUS的营养潜力、健康益处及种内变异
大量研究证实了特定NUS具有显著营养潜力。所选13种作物在常量营养素、矿物质和维生素方面表现出中等等级的数据库覆盖度，但不同品种间的营养变异幅度往往相当大。例如，蚕豆品种间铁（Fe）浓度差异超过十倍，荞麦、黑麦和燕麦品种间多酚浓度差异超过两倍，蛋白质、膳食纤维、淀粉、脂肪酸组成和植酸含量也存在显著差异。这表明品种水平变异具有营养学上的重要意义，而当前以物种水平平均值表示的方式不足以充分反映这种变异。
3.2 FCDBs中NUS的覆盖情况
对FAO/INFOODS、EuroFIR FoodEXplorer和USDA FoodData Central三大数据库的覆盖度评分分析显示，NUS在各数据库间的代表性存在显著异质性。扁豆、鹰嘴豆、豌豆、燕麦和油菜等广泛消费的作物在各数据库中具有相对较高且一致的覆盖度，而草香豌豆（Lathyrus sativus）仅具有有限的基础成分数据。相比之下，苦苣菜（Sonchus oleraceus）和亚美尼亚黄瓜（Cucumis melo var. flexuosus）在三个数据库中完全缺失，表明FCDBs在纳入野生或地方消费物种方面存在明显空白。在营养素组层面，宏量营养素在所有数据库中均被一致性报告，但脂肪酸、氨基酸、生物活性化合物和抗营养因子的覆盖度明显较低且差异较大。矿物质和维生素的覆盖度居中，USDA FoodData Central在某些营养素组上略高于FAO/INFOODS和EuroFIR。在结构层面，FCDBs未系统性捕获品种水平多样性，营养数据主要以物种或汇总食品项目水平报告，品种、地方品种或基因型很少被区分。
3.3 营养、可持续性与生物多样性指标的联系
大多数传统FCDBs几乎完全聚焦于营养数据，未纳入可持续性或生物多样性指标。FAO/INFOODS和EuroFIR提供有限或完全没有环境信息，而AGRIBALYSE、Ecoinvent和Blonk/Agri-Footprint等工具虽整合了生命周期评估（Life Cycle Assessment, LCA）数据，但并非食品成分数据库，缺乏详细营养谱且不含生物多样性指标。新兴膳食评估工具如SU-Eatable Life、Nutritics和Myfood24尝试连接营养与环境领域，但整合仍不完整，生物多样性尚未被系统性表征。这种数据格局的碎片化导致营养、环境和生物多样性信息平行存在而缺乏互操作性。
四、讨论与结论
研究人员指出，NUS数据收集面临多重方法学挑战：地方和传统知识体系中的信息很少被正式记录或链接到科学数据集；现有采样策略和参考实验室方法难以适应NUS的高度遗传变异性；营养组成受土壤、气候和栽培实践影响显著而数据库缺乏地理代表性采样；分类鉴定不一致和命名标准缺乏增加了数据整合难度；技术和资金资源限制导致生物活性化合物和抗营养因子的系统分析仍然有限。为应对这些挑战，研究人员提出建立整合生物多样性、营养和生态数据的协调数据库框架，并遵循FAIR（可查找、可访问、可互操作、可重用）数据原则。在政策层面，将NUS纳入国家膳食指南和学校餐计划可改善儿童营养质量并创造稳定市场，与可持续发展目标（Sustainable Development Goals, SDGs）中的零饥饿（SDG 2）、负责任消费和生产（SDG 12）、气候行动（SDG 13）和陆地生命（SDG 15）相契合。
研究结论表明，尽管欧洲主要FCDBs为常见主粮作物提供了全面的营养信息，NUS仍代表性不足。已有记录往往局限于物种水平条目或少数品种，很少反映传统地方品种间的差异或耕作实践引起的差异。可持续性和生物多样性指标普遍缺失，环境数据与营养数据集分开存储。NUS的营养谱常仅限于蛋白质、热量和少量矿物质与维生素，而生物活性化合物、抗营养因子、品种多样性和生态性状的记录零散或缺失。这种碎片化限制了整体膳食评估、膳食建模以及对NUS所提供的健康和环境效益的认可。研究人员建议，未来FCDB开发应优先纳入被忽视和区域重要作物物种，记录多个品种和地方品种的数据以捕获种内营养变异，优先关注多酚、黄酮类、类胡萝卜素、芥子油苷、植物甾醇、植酸、单宁和物种特异性抗营养因子等与营养质量相关的化合物，并通过兼容的数据格式和通用分类系统将营养信息与环境及可持续性指标相连接，从而构建整合营养、生物多样性和可持续性信息的综合食品数据系统，为准确膳食评估、韧性食品系统建设和更健康可持续膳食模式提供支撑。
