AI时代丨岛津MALDI-TOF结合机器学习快速分析牛奶营养成分！

 

 

导读

近年来，基质辅助激光解吸电离时间飞行质谱（MALDI-TOF）凭借其高通量、低成本、检测速度快的优势在食品分析领域初露头角，然而其在乳制品鉴定中的应用仍处于起步阶段，大多数研究仅限于分析单一类别的化合物，主要是蛋白质。然而，蛋白质、多肽和脂质都是牛奶中关键的营养成分，对多种化合物的综合分析方法仍较缺乏。2025年2月，华南理工大学生物科学与工程学院周婷副教授团队与岛津分析中心在食品领域高水平期刊《Food Chemistry》（IF：8.5）上共同发表题为《Enhanced authentication of organic milk using MALDI-TOF MS with combined lipid-peptide fingerprinting and machine learning integration》的研究成果。该研究开发了一种新颖的方法，通过MALDI-TOF对牛奶中脂质和多肽提取分析，将脂质-多肽联合数据集与机器学习模型相结合，显著提高了牛奶认证的准确率，优于基于单一数据集的模型。该方法展示了将MALDI-TOF与机器学习相结合用于牛奶真实性认证以防止乳制品欺诈的潜在应用价值。

 

文章亮点

表1. 文章亮点

 

MALDI-TOF用于有机牛奶的真实性认证

收集8个产地共48份有机牛奶和传统牛奶样品进行质谱采集，对脂质和多肽数据分别进行多元统计分析，显示有机牛奶和传统牛奶的脂质和多肽成分存在显著差异。OPLS-DA分析脂质结果如图1a，有机牛奶和传统牛奶样品得到明显的区分，模型拟合和预测能力较强（R2Y=0.861，Q2=0.804）。为了验证模型的稳健性和准确性，进行了200次置换检验，结果显示Q2截距相交于零以下，证实模型没有过拟合（图1b）。通过计算投影变量重要性（VIP）分数以确定关键的判别特征。其中，VIP>2且p<0.05的脂质有8个（m/z 659.5、647.4、603.4、578.4、706.5、760.5、633.4、411.2），它们被认为与区分有机牛奶和传统牛奶高度相关。

图1.基于脂质的多元统计分析结果
（a）OPLS-DA分析有机牛奶（OM）和传统牛奶（CM）；（b）OPLS-DA200次置换检验结果；
（c）8种脂质的热图；（d）8种脂质的箱形图。

*，**和***分别表示OM与CM之间的显著性水平（p<0.05，p<0.01，p<0.001）。

有机食品真实性验证不仅包括确认食品的有机状态，还包括验证其标注的产地。多元统计分析显示8个不同产地的有机牛奶中的脂质和多肽成分存在显著差异。PLS-DA分析多肽结果如图2a，不同地区有机牛奶样品完全分离（R2Y = 0.919， Q2 = 0.882），表明不同产地的有机牛奶中多肽水平差异显著。模型置换检验证实不存在过拟合（图2b）。热图（图2c）和箱形图（图2d）显示了10种差异肽（m/z 1284.7、1991.1、2107.2、2331.1、2460.3、2618.0、2763.5、3477.0、3982.2和2528.6）的相对丰度。这些多肽主要在大理地区有机牛奶样品中含量较高，可能是由于高海拔环境对牛奶成分有较大影响。高海拔条件可能通过诱导低氧水平奶牛的代谢适应，从而促进蛋白质合成并增加牛奶蛋白质含量，从而显著影响牛奶成分。富含微量元素（如硒和锌）的高海拔土壤也可能促进蛋白质和肽的合成。
图2.基于多肽的多元统计分析结果（不同产地）
（a）八个不同地区的有机牛奶的PLS-DA结果；（b）PLS-DA模型200次置换检验结果；
（c）10种多肽的热图；（d）10种多肽的箱形图。

采用two-tailed Dunn和Kruskal-Wallis检验进行统计学分析，p<0.05认为有统计学意义。不同的小写字母表示不同地区的统计显著差异。

与单源数据分析相比，整合多源信息能提供更全面和准确的评估。该研究首次将牛奶样品中脂质和多肽数据集结合起来构建机器学习模型，以加强对乳制品的认证能力。使用单个数据集与联合数据集构建的模型的分类准确度如图3a所示。在使用联合数据集构建的7个模型中，ANN、SVM和KNN模型在有机牛奶和传统牛奶的鉴别中达到100 %的准确率，其余模型也表现出较高的分类准确率（91.6±3.1 %）。相比之下，仅使用单个脂质或多肽数据集构建的模型性能较低，特别是NB模型，其准确性为52.3 %（脂质数据集）和68.6 %（多肽数据集）。此外，联合数据集还提高了模型区分不同产地有机牛奶的准确性（图3c）。结果证实，将脂质和多肽数据集与机器学习模型相结合大大提高了分类准确度，为区分有机牛奶和传统牛奶以及识别其地理区域提供了强大的工具。

图3.单个数据集和联合数据集的机器学习模型性能比较

有机牛奶和传统牛奶分类:（a）每个模型在测试集上的准确性；（b）AUC值在不同数据集上的分布。不同产地的有机牛奶分类:（c）每个模型在测试集上的准确性；（d）AUC值在不同数据集上的分布。

 

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图4. 岛津MALDI-8030 EasyCare质谱仪

 

专家心声

华南理工大学生物科学与工程学院周婷副教授在开展有机牛奶真实性验证的课题研究中使用岛津MALDI-TOF质谱仪进行样品检测。周老师表示，岛津MALDI-8030质谱仪能够帮助他们快速地获得牛奶样品中脂质和多肽的指纹图谱，该仪器具备操作简单，高通量和准确性高等优点，为该团队的研究提供了有力的帮助，获得了可靠的数据，提高了研究效率。

 

华南理工大学生物科学与工程学院周婷副教授

参考文献：

Minrui Zhou, Ting Li, et al. Enhanced authentication of organic milk using MALDI-TOF MS with combined lipid-peptide fingerprinting and machine learning integration. Food Chemistry 475 (2025) 143346.

 

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作者: 
李婷
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