生鮮肉在貯藏流通過程中，因微生物和自身酶的作用產生大量小分子代謝物，導致肉品新鮮度下降甚至腐敗變質，造成巨大的經濟損失。對貯藏過程中產生的小分子代謝物進行分析鑒定，篩選表征新鮮度的潛在標志物對于評估肉品質量至關重要。 　　本研究采用非靶向代謝組學與隨機森林機器學習算法相結合的方法，通過超高效液相色譜-質譜法（UHPLC-MS/MS）識別潛在的標志物并探討其對豬肉貯藏過程中相關代謝途徑的影響。結果顯示：在貯藏不同時間的豬肉中共鑒定出873種差異化合物，分析其代謝途徑發現，氨基酸代謝和核苷酸代謝是蛋白質降解和氨基酸轉運的關鍵代謝通路；利用隨機森林回歸模型篩選出40種潛在標志物，創新性地提出了戊糖相關代謝在豬肉腐敗中的關鍵作用；對40種潛在標志物進行多元線性回歸分析，篩選出D-木糖、黃嘌呤和丙酮醛可能是指示冷藏豬肉新鮮度變化的標志物。上述研究成果為冷鮮肉倉儲物流過程中新鮮度檢測監測提供了靶點。 　　該研究成果在線發表在食品領域國際頂級期刊《Food Chemistry》（JCR一區，IF=9.231）上。肉品科學與營養工程創新團隊2021級博士生古明輝為論文第一作者，張德權研究員和鄭曉春副研究員為共同通訊作者。該研究得到了國家重點研發計劃（2022YFD2100504）、中國農業科學院農產品加工與營養健康研究院（滄州）財政基金（CAAS-IFSTNH-CZ-2022-03）和中國農業科學院農業科技創新工程項目（CAAS-ASTIP-2023-IFST）項目的支持。 　　原文鏈接：/file/upload/2023-05-23/gk5bh0arw2w