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研究揭示機器學習方法精確預測蜂蜜代謝物模式

放大字體  縮小字體 發布日期:2023-08-08 06:56:05    來源:云推B2B網    瀏覽次數:143    評論:0
導讀

近日,中國農業科學院蜜蜂研究所資源昆蟲產品加工與功能評價創新團隊、蜂產品質量與風險評估創新團隊合作研究小鼠飲食蜂蜜和混合糖的代謝差異,并使用機器學習發現關鍵代謝物用于區分飲食模式。相關研究成果發表在《食品化學(Food Chemistry)》上。

  近日,中國農業科學院蜜蜂研究所資源昆蟲產品加工與功能評價創新團隊、蜂產品質量與風險評估創新團隊合作研究小鼠飲食蜂蜜和混合糖的代謝差異,并使用機器學習發現關鍵代謝物用于區分飲食模式。相關研究成果發表在《食品化學(Food Chemistry)》上。   蜂蜜作為天然的甜味劑,是食用糖更健康的替代品。與混合糖相比,蜂蜜含有各種維生素、礦物質、氨基酸和多酚黃酮類物質,這些物質在機體代謝中發揮著健康效益。然而,飲食蜂蜜和混合糖在代謝水平的差異鮮有研究報道。   本研究進行了三次重復實驗,獲得了蜂蜜和混合糖飲食小鼠的血清代謝物。通過高效液相色譜四級桿飛行時間質譜聯用儀檢測非靶向代謝組學數據,并使用機器學習預測代謝物模式和關鍵代謝物識別。結果表明,兩種飲食模式在甘油磷脂代謝、亞油酸代謝、花生四烯酸代謝及氨基酸代謝上存在明顯差異。在五倍交叉驗證中,隨機森林模型和額外樹模型兩種算法構建的分類模型能夠明顯區分蜂蜜和混合糖飲食代謝模。并利用分析工具發現磷脂酰乙醇胺和磷脂酰膽堿是區分蜂蜜飲食和混合糖飲食的可靠代謝生物標記物。綜上所述,這項研究采用多學科交叉技術揭示了飲食蜂蜜和混合糖之間的代謝差異,為成熟蜜的營養品質研究提供理論依據。   研究得到國家自然科學基金、國家蜂產業技術體系、中國農科院創新工程項目等資助。(通訊員:李相昕)   原文鏈接:/file/upload/2023-08-08/bhnctziufbr
 
(文/小編)
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