引言
随着食品化學和營養科學的發展，食物成分和飲食與健康的關系引起了更多的關注。人們對選擇健康飲食的營養指導和教育項目的重視程度前所未有。此外，針對某些疾病的特定營養需求也成為近期的重點。
利用食品成分資料和開發治療性飲食來治療肥胖和食物過敏已經成為臨床實踐的可行方法。世界上許多國家都設計和建立了食品成分資料庫，提供許多通用和品牌食品的營養含量。
第一個食品成分資料庫是在1878年在德國提出的，其後美國和一些歐洲國家（如丹麥、英國、法國、意大利、荷蘭和瑞典）也建立了類似的資料庫。
雖然這些資料庫中食品成分資料的詳細項目各不相同，但它們共享着類似的目标：評估健康和營養狀況，為特定人群制定适當的飲食，進行流行病學研究，并在食品行業開發新産品和食譜。
大資料源
食品資料庫理論上包含的項目比藥物資料庫更多，藥物資料庫的目标是藥物發現、不良反應識别和藥物互相作用确定。這些食品資料庫中的資料多樣性與成分群組成範圍的廣泛相關，甚至在同一類型的食品中也存在差異。
此外，食品中的化學分子仍未得到充分的定性或定量。是以，引入大資料，将食品科學和食品化學的資訊結構化為更有組織和可搜尋的資料庫，并用于系統應用和研究目的是可行的。
簡而言之，機器學習是一個更廣泛的領域，包括深度學習，但深度學習是一種使用神經網絡分析複雜資料的專門形式的機器學習。機器學習和深度學習已經廣泛應用于圖像識别、視訊處理甚至分子設計（如藥物發現）等領域。
機器學習可以被視為人工智能的一個子領域，它通過試圖找到一個算法模型來更好地預測輸入變量的輸出來解決模組化問題。機器學習表現出一些關鍵優勢，包括自動化和算法的持續改進。
機器學習的廣泛應用使使用者可以更容易地在不同領域中使用它。機器學習可以大緻分為四個子類型：監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習。監督學習的概念是在執行計算之前對輸入和輸出資料進行标記或預分類。
通過疊代優化目标函數，監督學習算法學習一個能夠預測與新輸入相關聯的輸出的函數。無監督學習使用未标記的資料集，其算法旨在發現資料中隐藏或未定義的模式。
半監督學習結合了監督和無監督方法，在大量未标記和稀少标記的資料可用時非常有用。強化學習是指以目标為導向的算法，學習如何在許多步驟中實作複雜目标或最大化特定次元。
另一方面，盡管機器學習已被廣泛應用，但深度學習最近展現出比機器學習更強大的能力。作為機器學習的一個子集，深度學習的概念和技術使得計算多層神經網絡變得更加可行和準确。
與機器學習不同，深度學習開發了基于高度複雜的神經網絡的算法，模仿人腦的工作方式，在大型資料集中檢測模式。
食物的複雜組成和各種化合物的範圍可以被結構化為資訊豐富的食品資料庫。食品成分的化學資訊和實體化學特性可能比藥物更廣泛。食品化合物的準确資訊的缺乏以及在這些問題上應用機器學習方法或深度學習方法的相對較少經驗似乎是這個領域的一大障礙。
大資料在食物中的應用
食品相關的資料通常可以分為食物成分、風味和化學化合物。食品成分資料庫主要關注食品産品的成分、營養素和标簽資訊。
雖然許多國家都有自己的成分資料庫，但由美國農業部（USDA）、歐洲食品資訊資源網絡（EuroFIR AISBL）和聯合國糧農組織（FAO）等組織建立的資料庫都是著名且綜合的資料來源。
食物風味資料庫是另一類重點研究天然和合成風味分子的分子性質的資料庫。最著名的風味資料庫之一FlavorDB包含超過25000種風味分子，代表了各種口味和氣味。最後，食品化學化合物資料庫（如FooDB）包含在食物中發現的70000多種化學化合物。
應用
許多研究利用從各種食品資料庫獲得的資訊進行了分析和計算，結合食品資料庫和學習方法有助于解決食品搭配、食品-藥物互相作用（FDIs）和分子模組化等問題。除了傳統的學習方法，這些研究還結合了圖嵌入、連結預測和降維等多種特定工具。
食物表示和食物搭配
食品表示和食品搭配是食品科學中的關鍵主題，在烹饪中至關重要。以化學為基礎的方法曾嘗試通過化學方法改進食品表示和搭配的效率和品質。
由于不同食物成分的生化資料具有複雜性和多樣性，缺乏準确和詳細的資訊使得建構精确的食品表示變得困難。第二種政策是基于食譜的方法，它基于許多食譜之間的統計共現關系。在建立食品表示和推薦食物搭配時，不考慮化學化合物資料。
FlavorGraph的一個有價值的功能是它可以基于多個學習的食品表示向烹饪中推薦互補和新穎的食物搭配。與另一個食材搭配模型KitcheNette不同，FlavorGraph包括關于食材的化學資訊，進而更準确地預測搭配。
此外，FlavorGraph可以通過其相似性搜尋功能預測風味化合物-食物之間的關系。風味化合物是具有各種口味（如果味、苦味、脂肪味、花香等）的分子物質。風味化合物-食物之間的關系有助于澄清風味成分對其他食材的化學影響。該研究發現了六種新的風味化合物-食物之間的關系，這對未來的烹饪實踐具有潛力。
食品-藥物互相作用（FDIs）
藥物-藥物互相作用（DDIs）和藥物-靶點互相作用（DTIs）的研究已經得到全面的探索和研究。然而，一些研究表明，某些食物對不同藥物的活性産生影響，通過增加藥物代謝、降低藥物生物利用度或産生不良反應。
與DDIs類似，FDIs的機制可以分為兩個主要類别：藥代動力學（PK）互相作用和藥效動力學（PD）互相作用。除了已經進行了全面調查的FDIs之外，确定潛在的未知FDIs對于確定治療的有效性和安全性至關重要。發現了一些新的FDIs，為醫生和研究人員提供了寶貴的資訊。例如，像洋蔥這樣的食物中含有具有抗炎作用的脂肪酸，包括油酸和油酸。
除了與PPAR受體互相作用以降低前列腺素産生外，這些食物還能穿過血腦屏障與GABA受體互相作用，提高總體GABA水準，進而産生抗焦慮和可能的抗癫痫效果。
這些機制暗示了像維加巴嗪這樣的藥物與洋蔥、石榴、鳳梨和花生等食物之間存在協同關系。另一個FDI案例涉及與具有血管擴張藥理作用的食物成分之間的互相作用，包括對映芳烴、苯乙烯類和蒎烯類。
這些食物中的化合物能夠影響一氧化氮合成途徑、鈣離子和離子通道的調節，進而影響血管收縮和舒張。這些發現為藥物和食物之間的互相作用提供了新的研究方向，并為臨床應用和病人的個體化治療提供了指導。
分子模組化
分子模組化是在計算機上建構分子結構和預測其性質的過程。在食品科學中，分子模組化可以應用于多個方面，包括食品添加劑的設計、食物成分的互作用和新化合物的發現等。分子模組化方法可以通過分析化學結構和建立結構-性質模型來幫助解決這些問題。
一種常見的方法是使用分子對接和分子動力學模拟來預測分子之間的互相作用和結構穩定性。這些方法利用計算機模拟分子之間的實體和化學過程，可以預測分子之間的結合能力、反應速率和穩定性等。
食品資料庫和學習方法在食品科學研究中發揮着重要的作用。它們提供了對食物成分、風味和化學化合物的詳細資訊，使研究人員能夠研究食品表示、食品搭配、食品-藥物互相作用和分子模組化等問題。
這些研究的結果對于改進食品制備、健康和營養、藥物開發和個性化治療等方面具有潛在的應用價值。
總結和前進方向
大資料和人工智能已經徹底改變了食品化學研究的方式。與藥物化學不同，食物化合物分析的研究目前正處于蓬勃發展階段。随着許多食品成分和食品化合物資料庫的建立，機器學習和深度學習方法成為有效分析大型資料集的有價值工具。
最近的努力将光譜庫歸檔将為食品成分和新的食品化學物提供更精細的資訊，并擴大已知食品成分的數量。結合生物和實體活性資料庫以及微生物、植物和動物的光譜資料庫的不斷擴大，大資料和人工智能革命将帶來協同效益的機會。
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