基于食品组学的“互联网+”食品分析课程综合实验设计

◎ 张慧恩，陈培云，张 建，梅婷婷，沈 楠，黄珂嘉

（浙江万里学院，浙江 宁波 315100）

食品分析是高等院校食品类专业的核心课程，涵盖食品一般成分分析检测、食品添加剂分析检测、食品中有毒有害成分检测等内容以及常见的食品分析方法，如原子光谱法、色谱法和质谱法等。该课程的目标是培养学生对食品质量控制的高度认识和重视，加深他们对食品基本成分的了解与掌握，引导其全面了解行业中应用的各种分析检测方法，使其具备在食品研发、生产、储运等过程中进行分析和检验工作的能力。同时，该课程旨在培养学生具有探索性解决食品质量问题的基本思维方式和能力[1]。

实验教学是食品分析课程的重要组成部分，对于培养学生实际操作能力和解决实际问题能力起着不可替代的作用。然而，目前食品分析实验教学中存在一些主要问题。①实验教学内容传统单一，验证性实验所占比例较高，综合性和设计性实验的比例较低等[2]。②社会对食品真实性、食品掺假、食品溯源等问题的关注，是实验教学的盲点[3]。③分析测试方法老旧，主要依赖传统的化学分析法和光学分析法，许多院校受限于硬件设施，无法充分运用食品行业常用的色谱分析和质谱分析法等，导致实验教学效果不佳，很难满足食品行业对专业人才的高要求。针对上述问题，本研究对食品分析实验教学进行了一些探索性的改革，设计了食品分析课程的综合实验，并取得了良好的实践效果。

1 食品分析课程综合实验设计思路

目前，食品分析实验课程开设的实验项目主要以测定食品中某一组分（如水分、粗蛋白、粗脂肪等）为主，这类验证性实验虽然有利于学生掌握基本实验技能，但是缺乏系统性和综合性，很难让学生的理论知识在实验中得到升华，也很难通过实验全方位地凸显食品分析在食品检验、食品品质评价方面的作用。

当今，国内外食品工业科技发展迅速，众多新兴方法和技术应用到食品科学领域，并发挥了重要作用。特别是食品组学，其可以综合食品分析的各类检测分析结果，通过多元统计结合多种分析方法，对食品安全、食品质量、食品真实性、食品溯源和食品风味等进行分析研究，阐明食品品质变化的规律[4]。因此，本研究设计的食品分析课程综合实验，就是以常规分析实验为基础，将各个基础单元实验的结果数据综合起来，并且结合食品组学的分析方法，以全方位地分析食品品质。

2 食品分析课程综合实验的内容安排

食品成分复杂，分析检测的内容众多，许多分析方法都是以分析化学为基础，如分光光度法、滴定法等，反复讲解容易降低学生的学习兴趣，导致学生思维混乱。因此，科学合理地安排实验教学内容至关重要。目前，虚拟仿真技术已被广泛应用于各个领域，利用互联网远程操作教学实验项目，可以突破时间和空间的限制，有效解决实验仪器设备不足的问题，提升食品分析的实验内容[5]。此外，教师可以利用互联网上的资源，尤其可以将与食品组学相关的数据处理网站、物质鉴定网站，引入实验教学中，以拓展实验的深度和广度，让互联网为教学赋能。

本研究以食品组学为主线，串起了食品分析的多个基础实验。①设计了探索黄酒酒龄物质的综合性、研究性实验，包括黄酒中总糖的测定、黄酒中总酸的测定、氨基酸自动分析仪测定黄酒中游离氨基酸、固相微萃取-气质联用测定黄酒中风味物质等。②通过食品组学的分析方法，借助MS-DIAL 和MetaboAnalyst平台，对所有测得的数据进行综合分析，以研究探索黄酒的酒龄标志物。其中，黄酒总糖的测定、总酸的测定作为基础分析实验，由学生实际操作完成；游离氨基酸的测定和风味物质的测定，采用虚实结合的方式开展。在此过程中，学生通过虚拟仿真实验，学习样品前处理方法以及气质联用仪、氨基酸自动分析仪等仪器的操作方法，并在虚拟仿真系统中完成样品的测定。这部分的数据由教师提供，并由教师在开发虚拟仿真系统时录入系统中。具体实验项目内容安排及课时如图1。

图1 实验课程内容安排及课时数图

3 食品分析课程综合实验的实验方法

食品中总糖的测定、总酸的测定等基础技能实验，是食品分析实验教学的基础，也是学生掌握食品分析基本技能的关键环节。学生通过亲自实验操作，可以熟悉实验室环境、仪器设备和实验步骤，培养实验技能和操作的熟练度，对于学生今后从事食品分析工作或相关研究，具有重要意义。

随着时代的进步和科技的不断发展，新兴技术手段在食品分析领域得到广泛应用。这些新技术手段包括但不限于高效液相色谱（HPLC）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）、核磁共振（NMR）等。面对当今新的食品安全问题，如食品真实性、食品溯源、食品安全风险评估等，这些技术的引入和应用，为食品分析提供了更加精确、高效和全面的方法。其中，食品组学技术是一种综合应用多种分析技术的方法，其结合了代谢组学、蛋白质组学和基因组学等多个层面的分析，通过高通量数据的获取和综合分析，可以揭示食品中的关键成分和其相互作用，为食品分析和质量控制提供保障[6]。

当然，通过一次综合实验想让学生学会组学的所有方法是不现实的，教师可以通过设计一个综合性实验，让学生初步了解和掌握组学的基本思想与方法。食品组学的难点在于如何综合分析和解读这些数据。为解决这个问题，本实验引入了一些先进的数据分析工具平台：MS-DIAL 和MetaboAnalyst。其中，MSDIAL 是一种开源的用于数据独立分析的软件，主要用于气相色谱-质谱（GC-MS）和液相色谱-质谱（LC-MS）的非靶向代谢组学分析。其可以处理各类型的质谱原始数据，并进行复杂的数据处理，包括峰检测、峰对齐、归一化、统计分析等，MS-DIAL 的界面见图2。MS-DIAL 的主要特点：可支持多种数据格式，包括Thermo、Waters、Agilent、Bruker 等常见的质谱数据格式；提供丰富的数据处理功能，包括峰检测、峰对齐、归一化、统计分析等；提供丰富的代谢物数据库，可以进行代谢物的鉴定和注释；提供友好的图形用户界面，使用者可以方便地进行数据处理和结果查看。总之，MS-DIAL 是一种强大的代谢组学分析工具，已被广泛应用于食品科学、生物医学和环境科学等领域。其包含质谱比对、化合物信息、峰散点图等多个可视化窗口，界面操作便捷，数据信息量大[7-8]。

图2 MS-DIAL 质谱数据处理结果查看界面图

MetaboAnalyst (htps://metaboanalyst.ca/）是一个开放的功能强大的在线代谢组学数据分析平台。其提供了一系列的工具和功能，可以帮助使用者处理、分析和解释代谢组学数据，平台界面见图3。MetaboAnalyst 的主要特点和功能如下：①数据预处理。MetaboAnalyst 支持多种数据格式，包括质谱和核磁共振数据，并提供数据清洗、归一化、变换和缺失值填充等预处理功能，确保数据的质量和一致性。②统计分析。MetaboAnalyst 可以提供多种统计分析方法，包括主成分分析（PCA)、偏最小二乘判别分析（PLSDA）、t检验、方差分析等。使用者可以根据自己的需求，选择适当的方法进行数据分析。③功能分析。MetaboAnalyst 支持代谢物富集分析和通路分析，可以帮助用户理解代谢物的生物功能和代谢途径。同时，提供了多个数据库和工具，包括KEGG、HMDB、Metscape 等，可用于注释和解释代谢物。④数据可视化。MetaboAnalyst 提供了丰富的数据可视化工具，如热图、箱线图、散点图等，可以帮助使用者直观地展示和解释分析结果[9]。此外，MetaboAnalyst 是一个免费的在线平台，无须安装任何软件即可使用，已被广泛应用于生物医学、食品科学和环境科学等领域，为研究人员提供了一个方便、高效的代谢组学数据分析解决方案。总之，为了更好地展示和表达数据分析结果，可视化表达是非常重要的。通过使用MS-DIAL 和MetaboAnalyst 等工具，可以生成各种图表和图形，如热图、散点图和通路图等，从而直观地展示数据分析结果，有助于学生更好地理解和解释食品组学数据，提高他们的数据分析和解读能力。

图3 MetaboAnalyst 数据分析平台图

4 食品分析课程综合实验的实验结果

学生利用MS-DIAL 和MetaboAnalyst 平台，对实验测得的数据和虚拟仿真实验得到的结果进行分析。实验样品为3 种陈酿时间（0、3 年、5 年）的黄酒。

4.1 不同陈酿时间对黄酒总酸、总糖的影响

不同陈酿时间黄酒总酸的含量见图4。在黄酒发酵的过程中，细菌会将糖分解成乳酸、醋酸、苹果酸等有机酸。新制备或陈酿时间不长的黄酒，黄酒中的细菌和酵母会继续代谢。其中，最主要的代谢过程是产生乳酸，还会同时产生其他有机酸。由于乳酸是黄酒中主要的有机酸成分，其含量的增加会导致黄酒的总酸含量逐渐增加，并且乳酸的产生也会促进苹果酸、醋酸等有机酸的产生，故黄酒总酸含量会增加。当陈酿一定时间后，黄酒中的糖分几乎分解完毕，大部分的酒精已经产生，这时细菌主要的代谢过程转向产生乳酸。因此，增速明显小于前期。

图4 不同陈酿时间对总酸的影响图

不同陈酿时间黄酒总糖的含量见图5。黄酒在陈酿过程中，总糖含量会逐渐减少。其中，主要原因是黄酒中的糖分会随着时间的推移被细菌和酵母分解成酒精和二氧化碳。同时，随着糖分的降解，黄酒中的总糖含量会逐渐减少。因此，陈年的黄酒总糖含量一般会比新鲜的黄酒要低。黄酒在陈放过程中，黄酒中的糖分被分解成酒精和其他化合物，逐渐成熟和复杂化，可增加黄酒的复杂性和风味特点。

图5 不同陈酿时间对总糖的影响图

4.2 不同陈酿时间对游离氨基酸的影响

黄酒的游离氨基酸含量在陈放过程中会发生变化，从图6 可见，陈年黄酒中的游离氨基酸含量比新鲜的黄酒高，且随着陈放时间的增长，其含量逐渐增加。这是由于细菌和酵母在黄酒陈放过程中，会产生多种多样的代谢产物，包括各种游离氨基酸。随着陈放时间的增长，游离氨基酸的种类会逐渐增加，继而形成复杂的氨基酸。

图6 不同陈酿时间对游离氨基酸的影响图

4.3 不同陈酿期黄酒挥发性成分的定性及定量分析

学生通过虚拟仿真实验，得到3 种不同陈酿期黄酒样品挥发性成分，原始数据文件通过MS-DIAL 利用公开的图谱库进行检索，并输出图谱数据绘图（见图7），共定性鉴别出114 种挥发性成分，并根据峰面积得到各物质的相对含量。按照其化学结构性质不同，可分为8 类，包括酯类、醇类、萜烯类、烷类、酮醛类、有机酸类、酚类和其他类。其中，醇类含量最高占69.07%；酚类种类最少有6 种，占9.85%；酯类种类最多有32 种，占9.30%；其他依次为有机酸类5.24%、萜烯类4.25%、酮醛类0.60%、其他0.53%、烷类0.24%。其中，异戊醇含量最高，占36.99%，在3 个陈酿期黄酒中均存在，异戊醇使酒体口感微甜偏苦，可赋予酒体辛辣味和白兰地的香气[10]；苯乙醇含量次之，占28.85%，其具有柔和、香甜、持久的气味，可赋予酒体芳香气味[11]；2，4－二叔丁基苯酚含量位于第3 位，占7.99%；其余风味物质占比皆小于2%，如芳樟醇占1.94%，其具有清新的铃兰花香气[12]；乳酸占1.91%，有刺激性气味，是酒体酸味的主要来源之一。

图7 不同黄酒SPME-GC/MS 图谱图

4.4 不同陈酿时间黄酒成分的主成分分析

通过Metaboanalyst 平台，结合总糖、总酸、气质联用、氨基酸分析等数据，对3 种不同陈酿期的黄酒进行主成分分析，分析结果显示如图8。由图8 可知，主成分PC1 的载荷为37.7%，主成分PC2 的载荷为17.9%，前2 个主成分的载荷为55.6%，大于40%，可以代表黄酒中主要的物质。此外，从图8 可知，3 种黄酒在PC1 和PC2 方向上能清楚地区分开来，在95%置信区间上，y0 和y3 有部分重合、y5 与其他两组没有重合，说明不同陈酿期的黄酒在所含物质上，具有显著差异。

图8 主成分分析PCA 得分图

4.5 偏最小二乘分析（PLS-DA）3 种储存期黄酒的挥发性风味物质

为综合分析不同黄酒的物质差异，学生建立了PLS-DA 模型，结果见图9。模型中的2 个主成分代表55.3%的原始数据，能反映样品的信息。以主成分1和主成分2 为横纵坐标，同一陈酿期的样品都在95%的置信区间内，3 组置信区间没有重合，说明模型优于PCA 分析结果。在主成分1 上，y0、y3、y5 储存期黄酒有明显区别；在主成分2 上，3 个黄酒得分基本相近。这说明主成分1可以用来区别3个陈酿期的黄酒，主成分2 不易用来区别3 个陈酿期的黄酒。

图9 偏最小二乘法判别分析PLS-DA 结果图

PLS-DA 中，主成分1 的投影重要度（variable importance for the projection，VIP）反映了各变量对整体的贡献度。当VIP 大于1.5 时，说明变量对整体的贡献度高，可以作为潜在的黄酒酒龄标志物差异[13]。如图10 所示，选取VIP 值最高的前15 个数据，其作为酒龄标志物与陈酿时间成正比，即随陈酿时间的增加而增加，且标志物在每个年份中应该两两差异显著（p＜0.05）。因此，本实验一共筛选出符合上述条件的物质4 种，即化合物CAS：638-53-9 十三烷酸、CAS：143-07-7 月桂酸、CAS：334-48-5 正癸酸、CAS：112-05-0 正壬酸，这4 种物质可作为黄酒的酒龄标志物。图11 为上述4 种物质在不同陈酿期的变化情况。

图10 VIP 贡献度图

图11 十三烷酸（a)，月桂酸（b)，正癸酸（c)，正壬酸（d）含量变化图

5 教学效果

在传统的验证性实验基础上，本实验引入了食品组学、MSDIAL、MetaboAnalyst 等新概念、新方法和新内容，创新性地构建了一个具有开放性、探索性和挑战性的综合实验项目。该项目主要针对食品专业的本科三年级学生，他们通过之前的专业课程学习，已经掌握了实施该项目所需的基础知识和实验技巧。问卷调查显示，92%学生对课程非常满意；64%学生认为课程有难度，具有挑战性；46%的学生表示，通过本实验能够认识前沿理论技术和方法，开阔了知识视野。该实验项目对教学和学生都有较大的益处：①提升了教学内容的前沿性和实用性，使教学内容更加贴近当前的科学研究和实际应用。②新概念、新方法可以激发学生的学习兴趣和动力，使他们更加主动地参与学习和实验，提高学习的积极性和主动性。③可以培养学生数据分析、问题解决和创新思维等综合能力，提高学生的专业素养和竞争力，为他们未来的科研和职业发展，打下坚实的基础。

食品分析实验课程在食品科学本科教学中，扮演着重要的角色，随着科学技术的发展，传统的实验教学内容已不能满足社会和行业对专业人才的需求。在“互联网+”背景下，食品分析实验教学改革，可以充分利用虚拟实验和在线资源平台，为学生提供更多的实验资源和实验场景，丰富实验内容和实验方法。学生可以通过虚拟实验进行模拟实验操作，加深对实验原理和步骤的理解。同时，通过在线大数据分析平台，学生可以更深入地分析和解读食品分析实验数据，发现样品中的潜在规律和关联性，提高数据分析的准确性和效率。此外，通过引入多学科的知识和方法，能够培养学生的综合思考和解决问题的能力，激发学生的创新意识和创新能力。

6 结语

在大数据和“互联网+”背景下，新技术的引入为传统的实验教学带来了更多的机遇。相关教育者需要思考如何充分利用这些技术和资源，为实验教学注入新的活力，实现信息技术与传统教学的有机融合，以达到更好的教学效果。为了实现这一目标，相关教育者需要在实践中不断探索和研究，寻找最佳的教学方法和策略。只有不断地加以创新和改进，才能使实验教学取得满意的效果。