1. 论文基本信息

1.1. 标题

In-depth discovery and taste presentation mechanism studies on umami peptides derived from fermented sea bass based on peptidomics and machine learning (基于肽组学和机器学习的发酵海鲈鱼鲜味肽深度发现及味觉呈现机制研究)

1.2. 作者

Chunxin Wang, Yanyan Wu, Huan Xiang, Shengjun Chen, Yongqiang Zhao, Qiuxing Cai, Di Wang, Yueqi Wang。

1.3. 发表期刊/会议

Food Chemistry (食品化学)。该期刊是食品科学领域具有较高声誉和影响力的国际学术期刊，专注于食品化学、生物化学、分析化学等方面的研究。

1.4. 发表年份

2024年3月16日。

1.5. 摘要

本研究旨在利用肽组学 (peptidomics) 和机器学习 (machine learning) 方法，从发酵海鲈鱼中高效、快速地筛选出鲜味肽 (umami peptides)，并深入探讨其味觉呈现机制。通过 $T1R1/T1R3$ 受体的分子对接 (molecular docking) 评估了鲜味肽的味觉呈现机制。研究共鉴定了 70 种鲜味肽，主要来源于 28 种前体蛋白 (precursor proteins)，包括肌钙蛋白 (troponin)、肌球蛋白 (myosin)、运动蛋白 (motor protein) 和肌酸激酶 (creatine kinase)。其中，六种结合能最低的鲜味肽通过与 T1R3 形成稳定的复合物。SER170、SER147、GLN389 和 HIS145 被确定为 $T1R1/T1R3$ 的关键结合位点。研究还识别出四种主要的相互作用表面力：芳香族相互作用 (aromatic interactions)、氢键 (hydrogen bonding)、亲水键 (hydrophilic bonds) 和溶剂可及表面 (solvent-accessible surfaces)。本研究揭示了一种高效筛选鲜味肽的方法，为进一步探索发酵海鲈鱼的风味提供了基础。

1.6. 原文链接

/files/papers/6919ecc5110b75dcc59ae32c/paper.pdf (已正式发表)

2. 整体概括

2.1. 研究背景与动机

• 核心问题: 鲜味肽 (umami peptides) 是食物中重要的风味贡献者，具有独特的鲜味和风味协同增强作用。然而，传统的鲜味肽筛选技术存在耗时长、操作复杂等问题，难以实现大规模、快速筛选。同时，发酵水产品如发酵海鲈鱼因其独特的风味而备受消费者喜爱，但其内部鲜味肽的种类、形成机制及味觉呈现机制尚不完全清楚。
• 重要性与现有挑战: 鲜味肽在食品工业中具有巨大应用潜力，可作为天然风味增强剂。但传统筛选方法的局限性阻碍了其广泛应用。此外，对于 $T1R1/T1R3$ 鲜味受体的结构复杂性及其与肽的相互作用机制不明确，使得深入研究 taste presentation mechanism (味觉呈现机制) 具有挑战性。
• 切入点与创新思路: 本文旨在通过整合先进的肽组学 (peptidomics) 和机器学习 (machine learning) 方法，实现发酵海鲈鱼中鲜味肽的高效、快速识别与筛选。随后，利用计算生物学工具（同源建模 (homology modeling) 和分子对接 (molecular docking)）深入探究这些肽与 $T1R1/T1R3$ 受体的结合模式和关键相互作用机制，并最终通过体外感官评价 (sensory evaluation) 和电子舌 (electronic tongue) 验证其鲜味特性。

2.2. 核心贡献/主要发现

• 高效筛选方法: 首次将肽组学与机器学习 (尤其是 Umami-MRNN 模型) 结合应用于发酵海鲈鱼，成功实现了鲜味肽的高效快速筛选。
• 鲜味肽识别与前体蛋白溯源: 鉴定了 70 种鲜味肽，并追溯到 28 种主要前体蛋白，包括肌钙蛋白 (troponin)、肌球蛋白 (myosin)、运动蛋白 (motor protein) 和肌酸激酶 (creatine kinase)，揭示了发酵过程中鲜味肽的生成来源。
• 味觉呈现机制阐明: 通过分子对接，揭示了鲜味肽与 $T1R1/T1R3$ 受体，特别是 T1R3 亚基的结合模式。识别出 SER170、SER147、GLN389 和 HIS145 等关键结合位点，并明确了芳香族相互作用、氢键、亲水键和溶剂可及表面是主要的相互作用力。
• 功能验证: 合成并验证了六种关键鲜味肽的味觉特性，发现其中五种肽的鲜味阈值低于谷氨酸钠 (MSG)，表明其具有更强的鲜味潜力。
• 提供理论基础: 为未来开发天然鲜味剂和深入探索发酵食品风味提供了新思路和坚实的理论基础。

3. 预备知识与相关工作

3.1. 基础概念

• Umami (鲜味): 被认为是继酸、甜、苦、咸之后的第五种基本味觉，能够提供一种独特的肉质或鲜美风味。它主要由氨基酸（如谷氨酸、天冬氨酸）、核苷酸（如肌苷酸、鸟苷酸）和鲜味肽等化合物产生。
• Umami Peptides (鲜味肽): 具有鲜味或鲜味增强作用的短链肽。它们不仅自身能产生鲜味，还能与谷氨酸钠 (MSG) 等鲜味物质产生协同作用，显著增强食品的整体鲜味。
• Fermented Sea Bass (发酵海鲈鱼): 一种传统发酵鱼制品，通过微生物作用将海鲈鱼中的蛋白质分解，产生氨基酸和肽等风味物质，形成其独特的风味特征。
• Peptidomics (肽组学): 蛋白质组学 (proteomics) 的一个分支，专注于对生物样本中肽（通常是分子量小于 10-20 kDa 的短链蛋白质片段）的全面分析。它利用高通量技术（如液相色谱-串联质谱 (LC-MS/MS)）对肽进行鉴定、定量和结构分析，具有高灵敏度、准确性和速度，广泛应用于食品科学、生物标志物发现等领域。
• Machine Learning (机器学习): 人工智能 (AI) 的一个子领域，通过让计算机系统从数据中学习模式和规律，从而在不被显式编程的情况下执行特定任务或进行预测。在本文中，neural network-based (基于神经网络的) 机器学习模型 Umami-MRNN 被用于预测肽的鲜味特性和阈值。
  • Neural Network (神经网络): 一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个相互连接的节点（神经元）组成，分为输入层、隐藏层和输出层。通过学习数据中的模式来完成分类、回归等任务。
  • Deep Learning (深度学习): 机器学习的一个子集，使用包含多层隐藏层的神经网络（即深度神经网络）来学习数据的复杂表示。
  • Multi Layer Perceptron (MLP，多层感知器): 一种前馈神经网络，由至少三层节点组成：输入层、一个或多个隐藏层和输出层。每个节点都是一个感知器，将输入信号加权求和并通过激活函数输出。
  • Recurrent Neural Network (RNN，循环神经网络): 一种适用于处理序列数据的神经网络，其隐藏层神经元不仅接收来自前一层的输入，还接收来自自身在时间步上的前一状态的输入，从而能够捕捉序列中的时间依赖性。
• Molecular Docking (分子对接): 一种计算化学方法，用于预测配体（例如小分子、肽）如何与受体（例如蛋白质、酶）结合，以及其结合亲和力。它通过模拟配体在受体活性位点中的构象变化和相互作用，找到最稳定的结合模式（最低结合能），从而揭示配体-受体相互作用的分子机制。
• T1R1/T1R3 Taste Receptors (T1R1/T1R3 味觉受体): 人类舌头上味觉细胞表面主要的鲜味受体。它是一个异二聚体 (heterodimer)，由 T1R1 和 T1R3 两个亚基组成，属于 G 蛋白偶联受体 (GPCR) 家族。该受体的激活是感知鲜味的关键步骤。
  • Venus Flytrap Domain (VFTD，捕蝇草结构域): $T1R1/T1R3$ 受体中的一个关键胞外结构域，因其形状类似捕蝇草而得名。这个区域是鲜味物质（如谷氨酸、鲜味肽）的主要结合位点，负责感知和识别鲜味。
• Homology Modeling (同源建模): 一种计算方法，用于在已知其氨基酸序列且其同源性足够高（通常 $>30\%$）的蛋白质已解析三维结构（模板）的基础上，预测未知蛋白质的三维结构。
• Ramachandran Plot (拉氏图): 一种图形化工具，用于评估蛋白质模型中氨基酸残基的立体化学质量。它显示了蛋白质主链中每个氨基酸残基的 $\phi$ (phi) 和 $\psi$ (psi) 二面角分布，理想情况下，大部分残基应落在允许区域内，少数残基可在边缘区域，极少或无残基在不允许区域。

3.2. 前人工作

• 鲜味肽的发现与来源: umami peptides 的研究始于 Yamasaki 和 Maekawa (1978) 首次从酶解牛肉中发现了具有肉汤风味的肽 Lys-Gly-Asp-Glu-Glu-Ser-Leu-Ala，并将其命名为 beef meaty peptide (牛肉味肽)。此后，umami peptides 在东方鲀、豆豉、蘑菇、蛤蜊等多种食物中被发现 (Amin et al., 2020; Li et al., 2020; Li et al., 2022; Zhang et al., 2022)。
• 肽组学应用: 肽组学技术已广泛应用于食品科学，例如 Zhu, Zheng, and Dai (2022) 和 Zhu, Zhou, et al. (2022) 利用 nano-LC-MS/MS 结合生物信息学，成功从虾副产品自溶物中鉴定了抗冻肽 (antifreeze peptides)。
• 机器学习预测鲜味肽: 近年来，机器学习方法被引入鲜味肽研究以提高筛选效率。Qi et al. (2023) 开发了一种基于神经网络的 machine learning 方法，即 Umami-MRNN，能够预测肽的鲜味并直接从蛋白质序列中识别潜在风味肽。Liu et al. (2022) 也利用 UMPredFRL 和 Umami-MRNN Demo 等复合机器学习技术，对猪骨水提取物中的肽进行预测性筛选，显著提高了筛选效率。
• 分子对接研究味觉机制: 鉴于 $T1R1/T1R3$ 受体结构复杂且未完全解析，homology modeling 和 molecular docking 已成为研究 umami peptides 与受体相互作用的有效工具。Chen et al. (2022) 曾使用 molecular docking 实验研究蘑菇中鲜味肽与 $T1R1/T1R3$ 受体的相互作用。

3.3. 技术演进

鲜味肽的研究经历了从最初的偶然发现、基于酶解产物的分离鉴定，到利用高通量肽组学技术进行大规模识别，再结合先进的机器学习算法实现快速预测和筛选。同时，计算生物学方法，特别是同源建模和分子对接，弥补了实验方法在解析复杂受体-配体相互作用机制方面的不足。这种多技术融合的策略代表了当前风味科学研究的前沿和发展趋势，极大地提高了鲜味肽发现和机制解析的效率与深度。

3.4. 差异化分析

本文的创新之处在于其对研究体系和方法的全面性与整合性：

• 研究对象独特: 聚焦于传统发酵海鲈鱼这一具体且具有区域风味特色的水产品，填补了该领域 umami peptides 研究的空白。
• 方法整合创新: 首次将 peptidomics 与 Umami-MRNN machine learning 模型紧密结合，构建了一套高效、快速的 umami peptide 筛选流程。这比单一的实验筛选或预测方法更具优势。
• 机制深度解析: 不仅识别了 umami peptides，更通过 homology modeling 和 molecular docking 深入解析了其与 $T1R1/T1R3$ 受体的分子结合机制、关键结合位点和主要相互作用力，为理解鲜味肽如何激活受体提供了详细的分子层面视图。
• 实验验证闭环: 结合了 in silico (计算模拟) 的预测与 in vitro (体外) 的 sensory evaluation 和 electronic tongue 验证，形成了从发现、机制到功能验证的完整研究闭环，增强了研究结论的可靠性和说服力。 与现有研究相比，本文提供了一个更系统、更深入的 umami peptide 发现和机制研究的范例。

4. 方法论

本研究旨在通过整合肽组学 (peptidomics) 和机器学习 (machine learning) 技术，高效地从传统发酵海鲈鱼中筛选鲜味肽 (umami peptides)，并通过分子对接 (molecular docking) 揭示其与 $T1R1/T1R3$ 鲜味受体的相互作用机制，最终通过合成和感官评价验证其鲜味特性。核心思想是利用高通量肽识别（肽组学）结合智能预测（机器学习）来加速鲜味肽的发现，再用计算生物学方法（分子对接）深入理解其生物学功能。

4.1. 样品制备 (Preparation of Samples)

首先，对海鲈鱼样品进行预处理和发酵。海鲈鱼购自中国广东省的当地鱼场。将鱼人道安乐死、放血、解剖、去内脏、清洗和晾干。随后，将鱼均匀覆盖粗盐，分层放置于发酵罐中，并用粗盐填充空隙，在 $25 \pm 2^\circ \mathrm{C}$ 的温度下腌制发酵 16 天。为了监测发酵过程中海鲈鱼成分和风味的变化，在发酵的第 0 (D0)、4 (D4)、8 (D8)、12 (D12) 和 16 (D16) 天收集不同发酵时间点的样品。收集后，将五批发酵海鲈鱼样品去皮、去骨，并使用搅拌机粉碎。粉碎后的样品用食品级高压灭菌袋包装，储存于 $-20^\circ \mathrm{C}$，以备后续分析。

4.2. 肽的鉴定 (Identification of Peptides)

肽的鉴定按照 Yang et al. (2022) 描述的方法进行。具体步骤如下：

1. 肽的提取: 从每个样品中取 $50 \mathrm{g}$ 鱼肉，切碎后与 $200 \mathrm{mL}$ 浓度为 $0.01 \mathrm{mol/L}$ 的盐酸在 $25^\circ \mathrm{C}$ 下匀浆 $30 \mathrm{min}$。
2. 离心与冻干: 匀浆液在 $4^\circ \mathrm{C}$ 下以 $8000 \mathrm{r/min}$ 离心 $20 \mathrm{min}$。获得上清液后，进行脱盐处理，然后冻干并储存于 $-20^\circ \mathrm{C}$。
3. 再溶解与纯化: 将 $4 \mathrm{mg}$ 的冻干样品溶解在含 $0.1\%$ 三氟乙酸 (TFA) 的 MilliQ 水中，并使用 Waters Oasis HLB 脱盐柱 (Waters, Milford, MA, USA) 进行脱盐操作。
4. 浓度测定与鉴定: 收集洗脱液，冻干并储存。使用双喹啉酸 (BCA) 方法测定肽的浓度，该方法常用于生物样品中蛋白质或肽的定量。浓度确定后，通过液相色谱-串联质谱 (LC-MS/MS) 技术对肽进行鉴定。LC-MS/MS 是一种强大的分析工具，它通过液相色谱高效分离复杂混合物中的肽，然后利用串联质谱对分离出的肽进行精确的分子量测量和序列测定。

4.3. 机器学习方法筛选和预测肽 (Peptide Screening and Prediction with Machine Learning Methods)

为了进一步筛选已鉴定的肽，研究采用了 Umami-MRNN 模型 (可在 https://umami-mrnn.herokuapp.com/ 访问) 来预测肽的味觉呈现特性。Umami-MRNN 是一个专门为预测肽的鲜味而开发的机器学习模型。它基于神经网络 (neural network) 模型，利用深度学习 (deep learning) 技术解决复杂的鲜味分类问题。该模型结合了多层感知器 (Multi Layer Perceptron, MLP) 和循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN)，能够同时从统计和序列信息两个维度处理肽序列，从而实现对肽鲜味阈值 (umami threshold) 的准确快速预测。

4.4. 鲜味受体的同源建模 (Homology Modeling of Umami Receptor)

同源建模 (homology modeling) 被用于构建 $T1R1/T1R3$ 受体的三维 (3D) 立体结构，该过程包括模型构建、优化和评估三个步骤。

1. 模型构建: 使用 SWISS-MODEL 网站 (https://swissmodel.ex pasy.org/) 构建 $T1R1/T1R3$ 受体的同源模型。T1R1 和 T1R3 亚基的氨基酸序列 (T1R1: Q7RTX1 和 T1R3: Q7RTX0) 从 UniProtKB (https://www.uniprot.org/help/uniprotkb) 获取。代谢型谷氨酸受体 (PDB ID:1EWK) 被选作同源建模的模板。
2. 模型评估: 为了评估同源模型的质量，使用 SAVESv6.0 在线工具 (https://saves.mbi.ucla.edu/) 生成 Ramachandran plot (拉氏图)。Ramachandran plot 是一种广泛用于评估蛋白质结构立体化学质量的图形表示方法，它显示了蛋白质主链中氨基酸残基的 $\phi$ (phi) 和 $\psi$ (psi) 角度的分布。通过计算优化后的受体模型的 Ramachandran plot 来评估模型的可靠性。

4.5. 鲜味肽与 T1R1/T1R3 的分子对接 (Molecular Docking of the Umami Peptide with T1R1/T1R3)

ChemDraw (version 19.0) 和 Chem 3D (version 19.0) 软件用于建立和优化鲜味肽的结构。分子对接 (molecular docking) 使用 AutoDock Vina (version 1.1.2) 软件进行。

• 对接设置: 在本研究中，对接过程被视为半柔性 (half-flexible)，这意味着肽的构象是柔性的，而蛋白质的结构是刚性的。对接口袋网格大小 (docking pocket grid size) 设置为 $70 \times 70 \times 70$。活性中心坐标值 (active center coordinate value) 设置为 (x, y, z): $(32.654, -5.612, 36.141)$。默认网格间距 (default grid spacing) 为 $0.375 \ Å$。
• 结果评估与可视化: AutoDock Vina 执行分子对接后，根据对接能量 (docking energy) 评估最佳对接结果。较低的对接能量表示配体与受体之间更强的亲和力，结合后形成更稳定的结构，这可能增强其鲜味。因此，选择对接能量最低的构型作为最合适的结合模式进行进一步分析。使用 PyMOL 和 Discovery Studio 2020 client (Cambridge soft, Cambridge, USA) 软件对鲜味肽与受体结合的复合物进行可视化和分析。

4.6. 肽的毒性预测 (Toxicological Prediction of Peptides)

为了确保肽的安全性，使用 ToxinPred 软件 (https://webs.ilitd.edu.in/raghava/toxinpred/index.html) 对已鉴定的鲜味肽进行毒性评估。

4.7. 鲜味肽的合成 (Synthesis of Umami Peptides)

根据鉴定的鲜味肽序列，由南京捷肽生物科技有限公司进行合成，获得的纯度约为 $97\%$。随后，对这些合成的纯肽进行味觉性能分析。

4.8. 合成肽的风味呈现分析 (Flavor Presentation Analysis of Synthetic Peptides)

4.8.1. 感官评价 (Sensory Evaluation)

感官评价按照 Su et al. (2012) 的方法进行，并作了少量调整。

1. 评估小组: 评估小组由 12 名参与者组成（六男六女），年龄在 25-30 岁之间，均隶属于南海水产研究所。感官评价获得了南海水产研究所伦理委员会的批准，所有小组成员均签署了知情同意书并在评估后获得报酬。
2. 培训: 所有感官评估团队成员均接受了识别基本味觉的相关培训。培训内容包括接触五种基本味觉（酸、甜、苦、咸、鲜）的不同溶液，并学习如何识别和描述每种味觉。
3. 评估环境: 感官评价在室温 $25 \pm 2^\circ \mathrm{C}$ 的感官分析实验室进行。
4. 样品准备: 将所有待评估样品溶解在超纯水中，制备成 $1 \mathrm{mg/mL}$ 的水溶液，过滤备用。
5. 参考样品: 准备了五种基本味觉的参考样品，分别为柠檬酸（酸味）、蔗糖（甜味）、L-异亮氨酸（苦味）、氯化钠（咸味）和谷氨酸钠（鲜味）。
6. 评分标准: 采用 10 分强度等级评估样品，其中 1 表示无味，10 表示强烈味觉。参考溶液被赋予 5 分。团队成员被指示根据与参考溶液的比较评估每个样品的味觉强度。
7. 味觉稀释分析 (Taste Dilution Analysis, TDA): 按照 Chen et al. (2022) 的方法进行，并作了少量调整，用于确定味觉呈现阈值。

4.8.2. 电子舌分析 (Electronic Tongue Analysis)

合成肽的味觉呈现特性通过 TS-5000z 电子舌味觉分析系统 (INSENT, Japan) 进行验证。

• 传感器: 电子舌配备了五个传感器，分别代表不同的味觉：AAE (鲜味)、CTO (咸味)、CAO (酸味)、C00 (苦味) 和 AE1 (涩味)。
• 样品准备与测量: 将合成肽样品溶解在超纯水中，制备成 $1 \mathrm{mg/mL}$ 的水溶液。每个样品平行测量四次，取三次测量值的平均值作为最终结果。

4.9. 数据统计分析 (Statistical Analysis of Data)

• 图表绘制: Origin 2021 (OriginLab, Northampton, MA, USA) 软件用于绘制条形图。
• 热图绘制: TBtools (Toolbox for Biologists, version 1.082, China) 软件用于绘制聚类热图。

5. 实验设置

5.1. 数据集

本研究的实验数据主要来源于传统发酵海鲈鱼 (Lateolabrax japonicus) 样品。

• 来源与制备: 海鲈鱼购自中国广东省的当地鱼场。鱼经过人道安乐死、放血、解剖、去内脏、清洗、晾干等处理。随后，用粗盐均匀覆盖并分层放入发酵罐中，在 $25 \pm 2^\circ \mathrm{C}$ 下进行腌制发酵，总时长为 16 天。在发酵过程中的五个不同时间点（第 0 天 (D0)、第 4 天 (D4)、第 8 天 (D8)、第 12 天 (D12) 和第 16 天 (D16)）收集发酵海鲈鱼样品。
• 样品处理: 收集到的样品经过去皮、去骨，并使用搅拌机粉碎。粉碎后的样品用食品级高压灭菌袋包装，储存于 $-20^\circ \mathrm{C}$，以备后续的肽提取和分析。
• 数据特点与选择原因:
  • 动态发酵过程: 在不同发酵时间点收集样品，是为了全面捕捉海鲈鱼在发酵过程中 umami peptides 的生成和演变规律，这对于发现不同阶段产生的具有不同特性的肽至关重要。
  • 肽组学识别: 通过肽组学分析，初步从不同发酵时间点鉴定了 169 种 umami peptides。这些肽符合鲜味肽的分子量要求（$\le 1500$ Da），且谷氨酸和天冬氨酸的比例 $\ge 20\%$。
  • 机器学习筛选: Umami-MRNN 模型进一步筛选出 70 种链长小于 10 个氨基酸的 umami peptides，其鲜味阈值范围为 $1 \sim 39 \mathrm{mmol/L}$。这种筛选策略旨在聚焦于更可能具有显著鲜味活性的短肽。
  • 毒性与结构筛选: 最终，通过毒性预测和谷氨酸与天冬氨酸比例 $>50\%$ 的标准，筛选出 16 种无毒且具有高鲜味潜力的 umami peptides 用于分子对接和功能验证。选择这些数据集和筛选标准，旨在最大化发现具有实际应用价值的 umami peptides。

5.2. 评估指标

本研究主要通过分子对接 (molecular docking) 的对接能量 (docking energy)、感官评价 (sensory evaluation) 的味觉强度评分 (taste intensity score) 和味觉呈现阈值 (taste presentation threshold)，以及电子舌 (electronic tongue) 的味觉响应强度 (taste response intensity) 来评估 umami peptides 的特性。

• 对接能量 (Docking Energy):

  1. 概念定义: 对接能量是分子对接过程中，配体（如 umami peptide）与受体（如 $T1R1/T1R3$ 受体）结合时，系统自由能的变化值，通常以 $\mathrm{kcal/mol}$ 表示。它量化了配体与受体之间相互作用的强度和稳定性。理论上，较低的对接能量预示着更强的结合亲和力和更稳定的配体-受体复合物结构。
  2. 数学公式: AutoDock Vina 软件计算对接能量采用基于经验自由能函数的方法，该函数是一个结合了多种能量项（如范德华力、氢键、静电相互作用、去溶剂化能等）的复杂模型。其简化后的概念性公式通常表示为： $$\Delta G_{\text{binding}} = \sum_{i \in \text{ligand}} \sum_{j \in \text{receptor}} (E_{\text{vdw}} + E_{\text{elec}} + E_{\text{hbond}}) + \Delta G_{\text{desolvation}} + \Delta G_{\text{torsional}}$$
  3. 符号解释:
     • $\Delta G_{\text{binding}}$: 配体与受体结合的总自由能变化。
     • $E_{\text{vdw}}$: 范德华力项，描述非键合原子间的吸引和排斥。
     • $E_{\text{elec}}$: 静电相互作用项，描述带电原子间的吸引和排斥。
     • $E_{\text{hbond}}$: 氢键相互作用项，描述形成氢键的能量贡献。
     • $\Delta G_{\text{desolvation}}$: 去溶剂化能，配体和受体在结合前后的溶剂化状态变化所需的能量。
     • $\Delta G_{\text{torsional}}$: 扭转自由度变化引起的能量，通常与配体在结合过程中构象变化有关。
     • $i \in \text{ligand}$ 和 $j \in \text{receptor}$: 分别表示配体和受体中的原子。 注: 本文主要依据 AutoDock Vina 软件输出的最终对接能量值来评估结合强度。

• 味觉强度评分 (Taste Intensity Score):

  1. 概念定义: 在感官评价中，味觉强度评分是感官评估员根据预设的量表（如 1 到 10 分）对样品某一特定味觉（如鲜味、苦味）给出的主观数值。它量化了特定味觉在样品中被感知的显著程度，反映了味觉的强度。
  2. 数学公式: 无普适的数学公式，通常是基于预设的离散评分量表。在本研究中，采用了 10 分强度等级。 $$\text{Score} \in \{1, 2, \dots, 10\}$$
  3. 符号解释:
     • $\text{Score}$: 感官评估员对特定味觉给出的评分值。
     • $\{1, 2, \dots, 10\}$: 评分量表的范围，其中 1 表示无味，10 表示味觉强烈。参考溶液（如 MSG 的鲜味）通常被设定为 5 分。

• 味觉呈现阈值 (Taste Presentation Threshold):

  1. 概念定义: 味觉呈现阈值是指特定味觉物质在溶剂中（通常是水）能被感官评估员刚刚感知到的最低有效浓度。它反映了物质产生特定味觉所需的最小刺激量，阈值越低，通常意味着该物质的味觉强度越高或味觉敏感度越好。
  2. 数学公式: 通常通过味觉稀释分析 (Taste Dilution Analysis, TDA) 确定，这是一个实验性过程，没有直接的数学公式。它通过连续稀释样品直到其味觉不再被感知来确定。 $$\text{Threshold} = C_{\text{min}}$$
  3. 符号解释:
     • $C_{\text{min}}$: 物质在溶剂中能被感官评估员刚刚感知的最低浓度，单位通常为 $\mathrm{mg/mL}$ 或 $\mathrm{mmol/L}$。

• 电子舌响应强度 (Electronic Tongue Response Intensity):

  1. 概念定义: 电子舌系统通过多个离子选择性或化学敏感性传感器模拟人类味蕾对不同味觉物质的响应，并输出电信号（如电位或阻抗变化）。这些信号经过处理后，量化为代表不同味觉（如鲜味、咸味、酸味、苦味、涩味）的相对强度值。
  2. 数学公式: 电子舌的响应是一个复杂的电化学过程，其内部算法由仪器制造商决定，一般不对外公开。输出结果通常是经过校准和归一化处理后的数值。一个概念性的表示可以是： $$R_k = F(\text{Sensor Signal}_k, \text{Calibration Parameters})$$
  3. 符号解释:
     • $R_k$: 第 $k$ 个味觉传感器（例如鲜味传感器 AAE）的响应强度。
     • $\text{Sensor Signal}_k$: 传感器对样品产生的原始电化学信号。
     • $F(\cdot)$: 电子舌系统内部用于将原始信号转换为量化味觉强度值的函数。
     • $\text{Calibration Parameters}$: 仪器校准过程中确定的参数，用于确保测量的一致性和准确性。

5.3. 对比基线

• 机器学习预测基线: 论文中 Umami-MRNN 模型本身作为一个先进的 machine learning 模型，在鲜味肽预测领域具有参考价值。虽然本文未直接将其与多种其他机器学习模型进行并行对比，但其预测性能（如预测出 70 种鲜味肽及其阈值）是其有效性的一个体现。

• 鲜味强度基线 (MSG):

  • 在感官评价中，谷氨酸钠 (monosodium glutamate, MSG) 被用作标准的鲜味参考物质。其味觉强度被设定为评分 5 分，且其味觉呈现阈值通常为 $0.3 \mathrm{mg/mL}$。合成肽的鲜味强度和阈值均与 MSG 进行对比，以客观评估其相对鲜味效力。例如，如果合成肽的阈值低于 MSG，则表明其鲜味更强。

• 其他 umami peptides 的结构特征: 论文在讨论已识别肽的结构时，将其与 Yang et al. (2022) 等研究中发现的 EE、DD、ED、DE 等鲜味氨基酸结构进行了对比，以证实本研究发现的结构特征与已知鲜味肽的相似性。

  这些基线和参考点有助于评估本研究发现的 umami peptides 在预测准确性、结合亲和力以及实际味觉功能方面的性能和潜力。

6. 实验结果与分析

6.1. 核心结果分析

6.1.1. 基于肽组学鉴定的传统发酵海鲈鱼肽

本研究通过肽组学分析，从发酵海鲈鱼样品中成功鉴定了 169 种鲜味肽。这些肽的分子量 (molecular weight) 均 $\le 1500$ Da，且谷氨酸 (glutamic acid) 和天冬氨酸 (aspartic acid) 的比例 $\ge 20\%$。

• 发酵进程中的肽变化: Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA) (偏最小二乘判别分析) 图（原文 Figure 1A）显示，前两个主成分解释了 $91.199\%$ 的变异，表明它们能有效解释不同发酵时间点 (D0, D4, D8, D12, D16) 鲜味肽之间的关系。

• 肽的数量和丰度: 随着发酵时间的增加，鲜味肽的数量和丰度呈现显著上升趋势，尤其是在 D4 组（发酵第四天）。这表明发酵过程促进了鲜味肽的形成。

• 分子量和链长分布: 大多数鲜味肽的分子量 $>800$ Da（原文 Figure 1B 和 C）。在肽链长度方面，这些鲜味肽主要由 $\ge 5$ 个氨基酸组成，其中八肽 (octapeptides) 尤其占主导地位。链长 $\le 6$ 和 $\ge 14$ 个氨基酸的肽分布较少（原文 Figure 1D）。这一结果与 Ruan et al. (2021) 在罗非鱼下颌中发现的 6-9 个氨基酸链长鲜味肽以及 Liu et al. (2020) 在红旗东方鲀中发现的 7-12 个氨基酸链长鲜味肽有所不同，表明水产品中长链鲜味肽可能更普遍。

  以下是原文 Figure 1 的统计图：

  该图像是展示发酵海鲈鱼中鲜味肽的统计图，包括主成分分析（A）、鲜味肽数量（B）、肽丰度（C）及肽数量（D）的变化。图中不同颜色代表不同分子量范围，反映了随时间推移鲜味肽特征的变化。

描述: 该图像是展示发酵海鲈鱼中鲜味肽的统计图，包括主成分分析（A）、鲜味肽数量（B）、肽丰度（C）及肽数量（D）的变化。图中不同颜色代表不同分子量范围，反映了随时间推移鲜味肽特征的变化。

6.1.2. Umami-MRNN 预测筛选鲜味肽

本研究利用 Umami-MRNN 这一机器学习模型对肽进行鲜味预测。

• 筛选结果: 针对链长小于 10 个氨基酸的肽，Umami-MRNN 预测出 70 种鲜味肽。其中，八肽 (octapeptides) 和九肽 (neopeptides) 是主要的肽类型。这些肽的鲜味阈值 (umami thresholds) 范围为 $1 \sim 39 \mathrm{mmol/L}$。

• 前体蛋白溯源: 对 70 种鲜味肽进行前体蛋白分析（原文 Figure 2B），结果显示这些肽主要来源于 28 种前体蛋白。其中，Pro-3、Pro-14、Pro-17、Pro-21、Pro-8 和 Pro-12 分别产生了 189、141、53、41、36 和 32 种肽，表明这些蛋白是鲜味肽的重要来源。这些前体蛋白主要包括肌钙蛋白 (troponin)、肌球蛋白 (myosin)、运动蛋白 (motor protein) 和肌酸激酶 (creatine kinase)，它们也是传统发酵海鲈鱼中的重要蛋白质。

• 二次筛选与结构特征: 基于谷氨酸和天冬氨酸在肽中比例 $>50\%$ 的标准，从 70 种肽中进一步筛选出 16 种鲜味肽。分析发现，这些肽含有类似鲜味氨基酸的连续序列结构：八种肽（P1, P3, P9, P12, P21, P24, P26, P27）具有 EE 结构；四种肽（P4, P5, P10, P12）具有 DD 结构；两种肽（P3, P22）具有 ED 结构；一种肽（P8）具有 DE 结构。这些特定结构与鲜味强度的增强有关，因为它们能促进肽与受体之间更强的相互作用。

  以下是原文 Figure 2 的热图与关联图：

  该图像是一个热图与关联图，展示了来自发酵海鲈的鲜味肽与其前体蛋白之间的关系。热图部分显示了肽的表达量变化，右侧关联图则展示了不同前体蛋白与识别的肽之间的显著联系。具体的肽和蛋白信息列在图的侧边。程序编号（Pro-1，Pro-2等）代表不同的前体蛋白。

描述: 该图像是一个热图与关联图，展示了来自发酵海鲈的鲜味肽与其前体蛋白之间的关系。热图部分显示了肽的表达量变化，右侧关联图则展示了不同前体蛋白与识别的肽之间的显著联系。具体的肽和蛋白信息列在图的侧边。程序编号（Pro-1，Pro-2等）代表不同的前体蛋白。

6.1.3. T1R1/T1R3 的同源建模

• 模型构建与结构分析: 将 T1R1 和 T1R3 的氨基酸序列输入 SWISS-MODEL，以代谢型谷氨酸受体 (PDB ID:1EWK) 为模板进行同源建模。结果显示 T1R1 和 T1R3 的序列相似性分别为 $32\%$ 和 $33\%$，满足同源建模的要求 ($>30\%$ 同源性)。原文 Figure 3A 展示了 $T1R1/T1R3$ 的同源模型，其中 T1R1 处于闭合构型，而 T1R3 处于开放构型。T1R3 的 Venus Flytrap Domain (VFTD) 是识别和区分鲜味的关键结构区域。

• 模型可靠性评估: 使用 SAVESv6.0 工具对模型进行评估，生成的 Ramachandran plot (拉氏图)（原文 Figure 3B）显示，$T1R1/T1R3$ 受体模型中 $99.4\%$ 的氨基酸残基位于敏感区域，仅有 $0.6\%$ 位于不允许区域。这表明该同源模型是合理且可靠的，可用于后续的分子对接研究。

  以下是原文 Figure 3 的示意图：

  该图像是示意图，展示了T1R1和T1R3的三维结构及其相互作用。图中包含了不同肽段（P1-P27）的空间布局和重要结合位点，为研究其在鲜味肽中的作用提供了直观参考。

描述: 该图像是示意图，展示了T1R1和T1R3的三维结构及其相互作用。图中包含了不同肽段（P1-P27）的空间布局和重要结合位点，为研究其在鲜味肽中的作用提供了直观参考。

6.1.4. 鲜味肽的分子对接

• 毒性与对接能量: ToxinPred 工具预测所有 16 种鉴定的鲜味肽均无毒且安全。它们与 $T1R1/T1R3$ 的对接能量 (docking energies) 范围为 -7.149 至 $-5.594 \mathrm{kcal/mol}$，平均对接能量为 $-6.293 \mathrm{kcal/mol}$。较低的对接能量表明配体与受体之间有更强的结合亲和力。
• 结合位点分析: 对接能量最低的六种鲜味肽（P1: EEEVVEEVE, P8: DEGDLDF, P9: DEEYPDL, P10: DGEKVDFDD, P11: EPEPEPEPEHE, P27: DEEYPDLS）进行了详细分析。原文 Figure 4 展示了这些肽与 $T1R1/T1R3$ 的最佳对接构象的 3D 和 2D 视图。结果表明，所有这六种鲜味肽均能结合到 T1R3 亚基的 VFTD 结合位点，且结合特征相似。这可能是因为 T1R1 的结合域处于限制状态，而 T1R3 处于开放状态，使得鲜味肽更容易结合。这一发现与 Dang et al. (2019) 的研究结果一致，均表明 T1R3 是鲜味肽的主要结合位点。
• 相互作用力: 鉴定了鲜味肽与 T1R3 之间七种主要的相互作用力。其中，传统氢键 (conventional hydrogen bonds)、$\pi$-烷基 (π-alkyl) 和烃键 (hydrocarbon bonds) 是主要的相互作用，其次是烷基 (alkyl)、$\pi$ 键 (π-covalent) 和 $\pi$-$\pi$ 堆叠 (π-π stacks)。P27 中还存在 $\pi$-供体氢键 ($\pi$-donor hydrogen bonds)。氢键距离短 (1.89-3.72 Å)，表明结合亲和力高，复合物构象稳定。
• 关键氨基酸残基: T1R3 中有 24 个氨基酸残基对鲜味肽的味觉呈现机制至关重要。其中，SER170、SER147、GLN389 和 HIS145 出现的频率最高（分别为 15、10、9 和 8 次），表明这些是关键结合位点，其中丝氨酸 (SER)、谷氨酰胺 (GLN) 和组氨酸 (HIS) 对鲜味肽的味觉呈现贡献最大。这些关键位点与 An et al. (2023) 和 Zhao et al. (2023) 等研究中发现的 GLN52、SER286、SER256 和 HIS125 相似。
• 表面作用力分析: 鲜味肽与 $T1R1/T1R3$ 之间存在六种主要的相互作用表面力：芳香族相互作用 (aromatic interactions)、氢键 (hydrogen bonding)、内插电荷 (interpolated charge, IC)、疏水性 (hydrophobicity)、电离 (ionization) 和溶剂可及表面 (solvent-accessible surface, SAS)（原文 Figure 5）。
  • 芳香族相互作用: 侧-侧堆叠 (side-to-side stacking) 强于面-面堆叠 (face-to-face stacking)。
  • 亲水性: 鲜味肽表现出显著的亲水性，这可能归因于 NH2、COOH 和 -OH 等亲水基团的存在。较高的亲水性有助于降低苦味（通常与疏水性有关），从而增强鲜味。
  • SAS: 鲜味肽与 T1R3 结合区域的 SAS 较高，这可能与范德华力有关。
  • IC 和电离: 鲜味肽结合区域的 IC 和电离作用较小，表明它们对鲜味肽与 T1R3 的结合影响不大。 因此，主要的表面作用力被确定为芳香族相互作用、氢键、亲水性 (hydrophilicity) 和 SAS。

以下是原文 Figure 4 的分子对接分析图：

该图像是分子对接分析图，展示了六种来自发酵鲈鱼的鲜味肽与 T1R1/T1R3 受体的结合情况。图中分别标出了各肽在不同位置的三维和二维结构，及其关键结合位点。

替代文本: Fig. 4. Molecular docking analysis of six umami peptides with T1R1/T1R3.

以下是原文 Figure 5 的表面力分析图：

该图像是图表，展示了六种鲜味肽与T1R1/T1R3相互作用的表面力分析。图中包含不同肽（P1, P8, P9, P10, P11, P27）的分子表面，标示了芳香性、氢键、疏水性、离子化性质及溶剂可接触表面（SAS）的不同区域，以不同颜色表示各个属性的强度和类型。这些信息有助于理解鲜味肽的相互作用机制。

替代文本: Fig. 5. Surface force analysis of the interaction of T1R1/T1R3 with six umami peptides.

6.1.5. 感官评价

对六种从发酵海鲈鱼中获得的合成肽进行了感官评价，结果如原文 Figure 6A 所示。

• 味觉强度排名: 在五种基本味觉中，鲜味最突出，其次是苦味、酸味、甜味和咸味。
• 鲜味强度: P27 (DEEYPDLS) 的鲜味强度最高，得分为 5.5 分；其次是 P9 (DEEYPDL)，得分为 3.5 分；P1 (EEEVVEEVE)、P8 (DEGDLDF)、P10 (DGEKVDFDD) 和 P11 (EPEPEPEPEHE) 的得分均为 3.25 分。
• 其他味觉: 所有合成肽都表现出酸味和苦味，这可能与合成过程中引入的试剂等成分有关，但这些并不影响其鲜味。
• 味觉呈现阈值: 通过味觉稀释分析 (TDA) 评估了六种肽的味觉呈现阈值。结果显示，所有肽都具有鲜味。P10 (DGEKVDFDD) 的阈值为 $0.34375 \mathrm{mg/mL}$，略高于谷氨酸钠 (MSG) 的阈值 ($0.3 \mathrm{mg/mL}$)。然而，其余五种肽的阈值均低于 MSG，这表明它们具有比 MSG 更强的鲜味。
• 味觉描述: 合成肽的味觉描述更为复杂，主要特征是鲜味、咸味和甜味。其中，P27 (DEEYPDLS)、P9 (DEEYPDL) 和 P1 (EEEVVEEVE) 具有明显的鲜味和咸味；P11 (EPEPEPEPEHE) 具有突出的鲜味；P8 (DEGDLDF) 和 P10 (DGEKVDFDD) 的鲜味较弱。

6.1.6. 电子舌分析

原文 Figure 6B 展示了六种合成肽的电子舌雷达图。

• 鲜味强度排名: 电子舌结果显示，六种鲜味肽的鲜味强度从高到低依次为 P11、P1、P9、P8、P10 和 P27。

• 与感官评价的差异: 电子舌的分析结果与感官评价的结果存在差异。例如，P27 在感官评价中表现出最高的鲜味强度，但在电子舌测试中其鲜味强度排名靠后。这种差异可能归因于在感官评价中，鲜味可能抑制了苦味，而电子舌无法检测到这种味觉相互作用。因此，建议结合使用感官评价和电子舌分析来更全面地评估肽的味觉特性。

  以下是原文 Figure 6 的味觉呈现分析图：

  该图像是雷达图，展示了不同合成肽的味觉特征分析。图A显示了各种肽在鲜味、酸味、盐味、甜味和苦味上的评分，图B则展示了焖肉肽的味觉特征及其与其他肽的比较。各数据点代表不同的合成肽，标准值用线条标示。

替代文本: Fig. 6. Taste presentation analysis of synthetic peptides. (A) Sensory evaluation of the synthetic peptides. (B) Electronic tongue analysis of the synthetic peptides.

6.2. 数据呈现 (表格)

重要说明: 鉴于提供的论文内容并未包含 Table S1, S2, S3, S4, S5, S6 的具体数据，我将无法转录这些表格。我将根据正文对这些表格内容的描述进行总结性阐述，以履行对信息完整性的承诺。

• Table S1 (未提供): 根据正文描述，该表格列出了发酵海鲈鱼中鉴定的 169 种鲜味肽（P1至P169），并按谷氨酸和天冬氨酸的比例排序。
• Table S2 (未提供): 根据正文描述，该表格展示了 Umami-MRNN 预测的 70 种链长小于 10 个氨基酸的鲜味肽的详细信息，包括其预测的鲜味阈值。
• Table S3 (未提供): 根据正文描述，该表格列出了基于谷氨酸和天冬氨酸比例 $>50\%$ 标准筛选出的 16 种鲜味肽的序列及相关信息。
• Table S4 (未提供): 根据正文描述，该表格呈现了 16 种鲜味肽与 $T1R1/T1R3$ 的对接能量以及它们的毒性预测结果。所有 16 种肽均被预测为无毒且安全，对接能量范围为 -7.149 至 $-5.594 \mathrm{kcal/mol}$，平均对接能量为 $-6.293 \mathrm{kcal/mol}$。
• Table S5 (未提供): 根据正文描述，该表格列出了 T1R3 中 24 个对鲜味肽味觉呈现机制至关重要的氨基酸残基，包括 SER170、SER147、GLN389、HIS145、SER146、TYR218、GLU301 和 ALA302。
• Table S6 (未提供): 根据正文描述，该表格列出了六种合成肽的味觉呈现阈值和感官描述。

6.3. 消融实验/参数分析

本研究未进行明确的消融实验 (ablation experiment) 来验证模型各组件的有效性。其主要关注点在于将多种方法（肽组学、机器学习、分子对接）整合应用于特定研究对象的 umami peptide 发现和机制解析，并通过感官评价和电子舌进行综合验证。 在分子对接部分，作者提到了 AutoDock Vina 软件的参数设置，如对接口袋网格大小 ($70 \times 70 \times 70$)、活性中心坐标值 ((x, y, z): (32.654, −5.612, 36.141)) 和默认网格间距 ($0.375 \ Å$)。这些是基于已发表文献的常规设置，而非本文的参数优化或敏感性分析。因此，本研究没有针对这些参数进行深入的分析或比较。

7. 总结与思考

7.1. 结论总结

本研究成功开发并应用了一种结合肽组学 (peptidomics) 和机器学习 (machine learning) 的高效方法，用于从传统发酵海鲈鱼中筛选鲜味肽 (umami peptides)。研究共鉴定了 169 种鲜味肽，并通过 Umami-MRNN 模型进一步筛选出 70 种，最终确定了 16 种无毒且具高鲜味潜力的肽。这些鲜味肽主要来源于 28 种前体蛋白 (precursor proteins)，包括肌钙蛋白 (troponin)、肌球蛋白 (myosin)、运动蛋白 (motor protein) 和肌酸激酶 (creatine kinase)。

通过同源建模 (homology modeling) 构建了 $T1R1/T1R3$ 受体结构，并利用分子对接 (molecular docking) 技术深入阐明了鲜味肽与受体的味觉呈现机制。结果显示，所有 16 种鲜味肽都能结合到 T1R3 亚基的 VFTD 结合腔，平均对接能量为 $-6.293 \mathrm{kcal/mol}$。关键结合位点被确定为 SER170、SER147、GLN389 和 HIS145。主要相互作用表面力包括芳香族相互作用 (aromatic interactions)、氢键 (hydrogen bonding)、亲水性 (hydrophilicity) 和溶剂可及表面 (solvent-accessible surface, SAS)。

最后，通过感官评价 (sensory evaluation) 和电子舌 (electronic tongue) 分析，验证了六种合成肽的鲜味特性，其味觉呈现阈值范围为 $0.09 \sim 0.35 \mathrm{mg/mL}$，其中五种肽的鲜味强度甚至高于谷氨酸钠 (MSG)。本研究为鲜味肽的高效筛选、味觉呈现机制的探索以及发酵食品风味物质的深入研究提供了新颖的方法和坚实的理论基础。

7.2. 局限性与未来工作

• 感官评价与电子舌的差异: 论文明确指出，感官评价和电子舌分析结果存在不一致性，例如 P27 在感官评价中鲜味最强但在电子舌中排名靠后。作者推测这可能与感官评价中鲜味对其他味觉（如苦味）的抑制作用有关，而电子舌可能无法完全模拟这种复杂的味觉相互作用。这是一个普遍存在于风味研究中的挑战。
• 受体结构解析的局限性: $T1R1/T1R3$ 受体结构复杂且尚未完全解析，本研究依赖于同源建模。尽管模型经过验证具有合理性，但同源建模的精度仍受限于模板的相似性和计算方法的准确性，可能无法完全捕捉受体的所有构象细节。
• 合成肽的味觉纯度: 论文提到合成肽在感官评价中表现出酸味和苦味，并归因于合成过程中引入的试剂。这表明在实际应用中，需要进一步优化肽的合成和纯化工艺，以获得更纯粹的鲜味。
• 未来工作:
  • 深入研究味觉相互作用: 针对感官评价和电子舌结果的差异，未来可深入研究鲜味肽与其他味觉物质（如苦味）之间的相互作用机制，以开发更准确的味觉评估模型。
  • 高分辨率结构生物学: 采用冷冻电镜 (Cryo-EM) 或 X 射线晶体学等高分辨率结构生物学技术，直接解析 $T1R1/T1R3$ 受体与 umami peptides 复合体的精确结构，将提供更准确的结合位点和相互作用细节。
  • 功能性食品开发: 基于本研究发现的具有强鲜味的 umami peptides，可进一步进行体外消化稳定性和体内生物利用度研究，为开发新型天然鲜味剂或功能性食品提供科学依据。
  • 机器学习模型优化: 持续优化 Umami-MRNN 模型，提高其在不同肽类和食品基质中的预测准确性和泛化能力，并探索 explainable AI (XAI) 方法以理解模型的决策机制。
  • 多维度风味研究: 将 umami peptides 与发酵过程中产生的其他风味物质（如挥发性化合物）结合起来研究其协同作用，以全面理解发酵食品的复杂风味。

7.3. 个人启发与批判

• 多学科交叉研究的价值: 本文是食品科学、生物信息学、计算化学和感官科学多学科交叉研究的典范。这种整合方法能够从多个层面（分子、宏观）深入理解复杂问题，显著推动了风味化学领域的研究进展。它启示我们，解决复杂问题往往需要跳出单一学科的框架。

• 人工智能在食品领域的潜力: 机器学习模型如 Umami-MRNN 在高通量筛选和预测功能性食品成分方面展现出巨大潜力，极大地加速了传统实验的效率和发现速度。这种技术在食品研发、质量控制和个性化营养等领域将有更广阔的应用前景。

• 计算模拟与实验验证的互补性: Molecular docking 提供了分子层面的结合机制洞察，而感官评价和电子舌则提供了宏观层面的功能验证。这种计算与实验相结合的研究范式，使得研究结果更具科学性和说服力，也为未来的理性设计提供了依据。

• 对发酵食品风味的深层理解: 通过揭示发酵海鲈鱼中鲜味肽的来源和作用机制，本文不仅丰富了我们对发酵食品风味形成的理解，也为利用微生物发酵技术精准调控食品风味提供了理论基础。

• 批判与改进方面:

  • 电子舌与人类感官的差距: 电子舌在模拟人类复杂味觉（尤其是味觉间的相互作用，如鲜味对苦味的抑制）方面仍有局限性。未来应探索更先进的传感器技术和数据处理算法，以更好地弥合电子舌与人类感官之间的差距，或者开发多模态感官分析系统。
  • 生物利用度和安全性: 尽管预测了肽的无毒性，但作为潜在的食品添加剂或功能成分，其在人体消化道内的稳定性、吸收效率和长期食用安全性仍需通过体内实验进行深入评估。
  • Umami-MRNN 的可解释性： 作为一个深度学习模型，Umami-MRNN 具有黑箱特性。未来的研究可以尝试引入可解释性 AI (XAI) 技术，揭示模型在预测鲜味时所依赖的肽序列特征或结构模式，从而为设计更有效的鲜味肽提供更直观的指导。
  • 发酵过程中的微生物组学关联: 论文提到了发酵过程对鲜味肽形成的影响，但未深入探讨参与发酵的微生物群落结构及其代谢路径与特定鲜味肽生成之间的直接关联。结合微生物组学和代谢组学数据，将能更全面地理解发酵食品风味形成的生物学基础。