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技術成果|計算科學在食品理論研究和產品開發中的應用

發布日期:2024-04-08  
核心提示:  技術成果 持續推介  2024大健康領域熱點技術轉移對接活動  促進成果轉化落地  解決企業技術難題  搭建企業與科研機
  技術成果 持續推介
  2024大健康領域熱點技術轉移對接活動
  促進成果轉化落地
  解決企業技術難題
  搭建企業與科研機構溝通橋梁
  推動產學研合作
 
  食品邦功能食品行業共享研發創新中心承辦
 
  活動福利
  大健康優秀技術成果匯編
  食品科技創新論壇現場路演
  麻将网站持續推介
 
  活動時間地點
  2024年04月17-18日
  上海“第七屆食品科技創新論壇”
 
  成果推介
  計算科學在食品理論研究和產品開發中的應用
 
  技術團隊介紹
  北京工商大學食品與健康學院趙磊、趙亮技術團隊,由教授2名和副教授2名,博士後、博士和碩士研究生多名組成,團隊主要依托北京市食品添加劑工程技術研究中心、老年營養與健康教育部重點實驗室和北京食品營養與人類健康高精尖創新中心,創新開發了包括體外綜合抗氧化肽、ACE抑製肽、糖苷酶抑製肽等多個機器學習篩選模型;同時,提供高通量小分子、多肽虛擬篩選、蛋白組高通量建模、分子動力學等計算技術,已完成多項功能因子挖掘及功能食品開發,相關成果已成功授權多項專利與軟著。
 
  團隊專注於食品領域技術難題解決和技術成果轉化一體化服務。服務涵蓋多肽自組裝篩選及分析、多糖構象計算、活性多肽篩選、蛋白質聚集效應研究、蛋白質動態分析、酶工程改造模擬、活性小分子預測及相互作用分析等,以及基於計算篩選結果進行體外、細胞及動物水平的試驗驗證、功能評價和機製解析。
 
  技術成果簡介
  充分運用食品科學理論,結合AI技術和計算機理論模擬技術,進行蛋白質、多糖、多肽、多酚等活性成分的功能探索與作用機製探究。產品開發過程中利用已開發的計算機方法結合體內外試驗進行活性成分篩選、功能評測以及各類食品(研發產品或上市功能食品)快速準確的物理性質評價和安全性評價,結合食品基質體係仿真模擬方法探究和挖掘更深層次的作用機理。將傳統食品科學理論和現代加工技術及數據驅動的計算機理論模擬技術相結合,創新性開發更加健康、營養、美味、方便的係列食品。
 
  技術優勢
  (1)采用計算模擬預測篩選具有特定生物活性的天然產物,測評結果快速準確、國內外認可度高。
 
  基於該技術,實現天然活性成分的快速挖掘,並將活性成分用於功能性食品/保健品配方設計,同時明確活性成分與靶點的相互作用及構效關係,使產品開發更加定向化和安全可靠。
 
  (2)結合食品科學理論和計算機模擬,指導複雜食品體係設計和成分互作機製探究,探索加工過程對食品體係和成分穩定性的影響。
 
  相關技術已經成功用於富含蛋白質、多糖、脂質、多酚、黃酮等成分的多種微納米食品體係的研究中,通過量化計算和計算機輔助設計改造生物大分子,同時輔助指導食品加工生產,大大提升了體係及成分的穩定性。
 
  技術團隊具備深厚的食品科學與食品功能評價及開發、食品營養與代謝調控背景知識,挖掘不同天然食物、中藥及藥食同源的功效成分,搭配AI和計算機篩選技術,二者相輔相成,相得益彰;既可以開發較高營養價值的產品,探索其作用機製,又可提升食品體係和成分的加工及儲藏穩定性,為功能性產品開發提供理論與技術指導。
 
  技術應用
  (1)各類食品及功能因子的功能篩選和評價,包括但不限於以下方麵:
  蛋白質活性位點預測;
  基於靶點的活性小分子預測;
  對潛在的活性成分進行篩選,從大量的候選物中挑選出具有理想性能的化合物或物質;
  預測化合物或分子的結構,包括三維結構、構象和互作模式等;
  預測化合物的生物活性,包括與生物分子的相互作用、生物效應的程度等;
  對化合物或物質的毒性進行預測和評估,幫助提前發現潛在的安全風險;
  評估食品或藥物中的活性成分對特定功能的影響,如抗氧化、抗炎、抗衰老等;
  快速匹配天然結構相似物;
  通量蛋白質結構從頭預測;
  為產品的功能性評價提供科學依據;
 
  (2)對特定功能獲得進行程序與模型開發,包括但不限於以下形式:
  抗氧化機器學習模型;
  Π-Dock 程序開發;
  天然產物QSAR模型構建及天然活性成分的篩選;
 
  市場前景
  人工智能驅動的科學研究是以“機器學習為代表的人工智能技術”與“科學研究”深度融合的產物,旨在利用AI技術學習、模擬、預測和優化自然界和人類社會的各種現象和規律以解決各種科研問題,從而推動科學發現和創新,被稱為“科學研究第五範式”。
 
  一方麵,將AI和計算機模擬技術與開發天然活性物質相結合,為食品行業帶來了巨大的市場前景,在食品行業,結合計算機模擬技術開發出的功能性食品,不僅可以滿足人們對營養和健康的需求,如抗氧化、抗衰老、提高免疫力等,也可以更準確地預測和篩選天然活性成分,加速新產品的研發和上市速度,同時提高了產品的安全性和可靠性。
 
  另一方麵,AI和計算機模擬技術還可用於指導複雜食品體係的配方設計和物性行為研究,不僅有利於提高其在加工和儲藏過程中的穩定性,還有利於提升活性成分的生物利用度。
 
  成果轉化
  北京工商大學趙磊教授和趙亮副教授團隊利用機器學習搭建了多肽、黃酮、酚酸及其衍生物高通量QSAR預測平台,進行快速匹配天然結構相似物、П-Dock程序開發等。
 
  計算食品計算交叉技術營養評價平台的“計算模擬技術”服務,為企事業單位提供計算模擬技術與功能性食品的研發和功能評價服務,同時助力技術成果的轉化落地。目前,團隊已為十多所企事業單位研發團隊提供計算服務。
 
  活動介紹
       2024大健康領域熱點技術轉移對接活動
       
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來源:麻将网站食品研發創新服務中心,圖片來源:創客貼會員。
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