功能食品中的活性成分常因稳定性差、溶解性低、生物利用度不足及健康效应受限而难以发挥应有效性能。稳态增效递送体系(shelf-stable and efficacy-enhanced delivery systems,SSEEDS)通过分散增溶、稳态包埋、靶向控释、吸收增强及协...功能食品中的活性成分常因稳定性差、溶解性低、生物利用度不足及健康效应受限而难以发挥应有效性能。稳态增效递送体系(shelf-stable and efficacy-enhanced delivery systems,SSEEDS)通过分散增溶、稳态包埋、靶向控释、吸收增强及协同复配等策略,实现高载量、高稳态与高效价的精准递送,成为解决上述问题的重要途径。然而,传统构建方式依赖经验试错,存在效率低、预测性差等问题。本文综述大数据与机器学习(machine learning,ML)在SSEEDS智能构建中的最新进展,系统探讨其在功能组分筛选、载体结构设计、释放行为预测及多目标工艺优化等方面的应用。重点评述稳态增效体系的ML建模、释放动力学预测与贝叶斯优化工艺调控的典型案例,并阐释ML在提升包封率、延长稳定性及增强生物可及性中的优势。最后,提出当前面临的数据孤岛、模型泛化性不足、经验依赖性与跨尺度耦合挑战,并展望融合联邦学习、可迁移学习与小样本增强、可解释人工智能与数字孪生技术来应对挑战。本综述旨在为功能食品SSEEDS的智能化构建提供有价值的技术思路与方法参考。展开更多
本研究开发了以乳清分离蛋白(whey protein isolate,WPI)和二十二碳六烯酸磷脂(docosahexaenoic acid-containing phospholipid,DHAPL)为复合乳化剂的水包油(oil-in-water,O/W)乳液,用于包封岩藻黄质(fucoxanthin,FX),旨在提升其热稳定...本研究开发了以乳清分离蛋白(whey protein isolate,WPI)和二十二碳六烯酸磷脂(docosahexaenoic acid-containing phospholipid,DHAPL)为复合乳化剂的水包油(oil-in-water,O/W)乳液,用于包封岩藻黄质(fucoxanthin,FX),旨在提升其热稳定性、抗氧化能力、生物可及性以及对RAW264.7巨噬细胞氧化损伤的保护作用。DHAPL-WPI复合物表现出优异的包封率(>94%),远超传统的单一WPI体系,其中长链DHAPL(如DHAPL-MP/MG)效果较优。该杂化乳化剂结构赋予乳液卓越的热稳定性,在严苛条件(75℃/0.5 h)下仍能保持超过80%的FX完整性,并在25℃条件下展现出优异的贮藏稳定性。此外,DHAPL-WPI体系克服了疏水性生物活性物质生物利用度的关键限制,在体外模拟消化中实现了70%的FX生物可及性,较游离FX提高了1.8倍。复合物的双界面抗氧化机制显著增强了自由基清除能力,使2,2’-联氮双(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)阳离子自由基清除率、1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基清除率提高了35%~42%,同时为RAW264.7巨噬细胞提供了强大的抗氧化应激保护作用,其中,中短链DHAPL效果更优异。本研究构建的生物活性物质负载体系为功能性食品开发提供了一种有效的包封解决方案,成功克服了食品的疏水性活性成分在热加工过程中不稳定和肠道吸收效率低的双重瓶颈问题。展开更多
