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大数据与机器学习赋能功能食品稳态增效递送体系的智能化构建前沿进展

文献类型： 中文期刊

作者： 肖杰;刘俊彬;王玉堂;李云琦;王文博

作者机构：

关键词： 功能食品;稳态增效递送体系;大数据;机器学习;释放行为预测;贝叶斯优化;智能化构建

期刊名称：食品科学

ISSN： 1002-6630

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 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。本文综述了大数据与机器学习（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AI与数字孪生技术来应对挑战。本综述旨在为功能食品稳态增效递送体系的智能化构建提供有价值的技术思路与方法参考。

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