《Food Materials Research》：Omics as a predictive tool for food quality: can protein biomarkers replace traditional freshness and spoilage indices?
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传统食品新鲜度评估依赖于感官评价、微生物计数和理化指标，如pH、总挥发性盐基氮（TVB-N）和脂质氧化标记物。尽管这些方法被广泛标准化，但它们本质上是回顾性的，在显著的生化变化发生后才能检测到变质。蛋白质组学通过识别早期蛋白质修饰、降解肽和与应激相关的分子特征
传统食品新鲜度评估依赖于感官评价、微生物计数和理化指标，如pH、总挥发性盐基氮（TVB-N）和脂质氧化标记物。尽管这些方法被广泛标准化，但它们本质上是回顾性的，在显著的生化变化发生后才能检测到变质。蛋白质组学通过识别早期蛋白质修饰、降解肽和与应激相关的分子特征（这些特征先于可检测的腐败发生）提供了一种基于机制的替代方案。此类蛋白质生物标志物提供了时间敏感性以及对采后生化轨迹的系统级洞察。然而，基质特异性变异、有限的大规模验证、监管限制和分析复杂性目前限制了它们的替代潜力。一种更可行的框架在于整合，其中蛋白质组学标记物在预测性、数据驱动的货架期模型中补充传统指标。随着分析工作流程的标准化和现场可部署平台的成熟，蛋白质生物标志物有望增强而非取代现有的质量监测系统。
食品质量评估的传统方法（如感官评价、微生物计数和理化指标，包括pH、总挥发性盐基氮（TVB-N）和脂质氧化标记物）虽被广泛标准化，但本质上是回顾性的，仅在显著生化变化发生后才检测到变质。随着供应链延长、储存条件动态变化及消费者对最小加工产品的需求增长，反应性评估策略日益不足。为此，研究人员在《Food Materials Research》上发表的论文旨在探讨蛋白质生物标志物能否取代传统新鲜度和腐败指标，并评估其通过预测性、机制驱动的互补性重新定义食品质量评估的潜力。研究结论指出，蛋白质生物标志物提供对传统腐败指标前早期分子事件的预测性洞察，但由于基质特异性变异、分析复杂性和监管限制，目前尚无法完全取代现有方法；最现实且可行的路径是整合与验证，即蛋白质组学标记物补充传统感官、化学和微生物指标，最终成为现代预测性食品质量系统的变革性增强工具，而非替代品。这一研究为食品质量监测从反应性转向预测性提供了新方向，有助于减少浪费和经济损失。
研究人员运用了以下主要关键技术方法：基于液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）的蛋白质组学分析，用于鉴定早期蛋白质修饰和降解产物；结合机器学习模型，综合蛋白质组学特征、温度历史、微生物计数、感官评分和理化参数，预测剩余货架期；并依托多食品基质样本队列（包括比目鱼、鲈鱼、猪肉、鳜鱼、金枪鱼等）进行验证，对比传统指标如pH、TVB-N、K值、硫代巴比妥酸反应物质（TBARS）等。
**研究结果**
**Why protein biomarkers are gaining scientific traction**
通过总结多篇研究，研究人员发现蛋白质和肽在采后劣化中早期出现，如肌原纤维降解肽、微生物外蛋白酶、氧化修饰蛋白、热休克蛋白等，比传统指标更早检测到品质变化。例如，在比目鱼（Scophthalmus maximus）冷藏研究中，磷酸葡萄糖变位酶-1、丙酮酸激酶等蛋白丰度变化与感官评估（QIM）、K值、TVB-N和总活菌数（TVC）显著相关；在鲈鱼（Lateolabrax japonicus）冰藏中，钙蛋白酶介导的降解模式与TVB-N、TVC及羰基含量增加相关，共鉴定708个差异表达蛋白（DAPs）。猪肉在不同温度储存中，肽MVHMASKE强度与基本新鲜度指标相关，并基于受试者工作特征曲线（ROC）区分新鲜、加速腐败和腐败状态。这些证据表明蛋白质生物标志物在时间敏感性上具有优势。
**Can protein biomarkers replace traditional freshness indices?**
尽管有潜力，但蛋白质生物标志物尚未能取代传统指标。研究人员指出，基质特异性是关键障碍：同一肽标记物在鲑鱼（有氧冷藏）中表现良好，但在鳕鱼、虾或真空包装产品中可能效果差。此外，大多数发现研究在控制实验室条件下进行，样本量有限，未能反映商业食品系统的复杂性（如温度波动、微生物演替）。监管机构要求大规模多站点验证，而蛋白质生物标志物尚未达到所需规模。技术限制如LC-MS/MS成本高、耗时、需专业设备，也阻碍了常规应用；尽管免疫测定、适体传感器、微流控装置和便携式质谱等快速发展，但仍缺乏传统评估的简便性和鲁棒性。
**From replacement to integration: a more realistic framework**
研究人员提出蛋白质生物标志物将补充而非取代传统指标。其最大优势在于早期检测和机制洞察，而传统方法在简单性、标准化和监管熟悉度上保持优势。在整合框架中，蛋白质组学标记物作为早期预警信号，识别不可逆感官恶化前的初始品质损失；传统指标则确认终末期腐败并确保合规。这种混合方法对短货架期、高经济价值或温度敏感产品尤其有价值。机器学习模型可结合蛋白质组学特征、温度历史、微生物计数、感官评分和理化参数，提高剩余货架期预测准确性。未来应聚焦于靶向标志物面板（使用靶向LC-MS/MS），优先选择满足三个标准的候选标志物：与腐败途径的生物学相关性、与传统指标的统计关联、跨独立样本集的可重复性。
**讨论总结**
讨论部分强调，要使蛋白质组学对食品质量评估产生有意义影响，必须超越标志物发现，转向标准化、大规模验证和实际实施。需要建立稳健的分析工作流程和多站点研究，以证明标志物在商业条件下的鲁棒性；扩展食品特异性蛋白质组学数据库将支持更广泛适用性。早期与监管机构接触以及开发经济高效、现场可部署的分析工具，对于将分子洞察转化为常规质量评估至关重要。结论部分翻译如下：蛋白质组学提供了对传统腐败指标前早期分子事件的预测性洞察；然而，跨食品基质的变异、分析复杂性和监管限制目前限制了其取代已有方法的能力。最现实且富有成效的前进路径在于蛋白质生物标志物的整合与验证，即组学衍生的蛋白质标记物补充传统感官、化学和微生物指标。随着验证和技术的进步，蛋白质组学将成为现代预测性食品质量系统的重要组成部分，不是作为替代，而是作为变革性增强。
