摘要

背景

水生生物肽作為一種具有雙重功能的物質，能夠將感官感知與代謝調節相結合。雖然富含蛋白質的副產品為這些成分提供了可持續的來源，但由于水解產物的結構復雜性以及傳統經驗篩選方法效率低下，這些成分的潛力尚未得到充分挖掘。

范圍與方法

本文系統地探討了生物化學與人工智能（AI）在解析“風味-代謝軸”方面的結合。我們分析了關鍵的結構決定因素——特別是低分子量（<1 kDa）、高疏水性和獨特的末端殘基——如何調控T1R1/T1R3受體的激活以及參與葡萄糖和脂質穩態的下游通路。重要的是，我們評估了從基于生物學的分離方法向AI驅動的預測建模的范式轉變。

主要發現與結論

深度學習架構徹底改變了肽的發現方式，其預測準確率已超過90%。然而，必須明確一個關鍵區別：目標預測是通過真實標簽進行驗證的，而特征評估則是在沒有參考標準的情況下推斷因果關系的。盡管當前模型在預測方面表現出色，但其可解釋性往往基于可能是虛假的統計相關性。因此，必須通過劑量-反應實驗或定點突變來驗證計算出的特征重要性，以區分真正的因果驅動因素。此外，盡管AI加速了實驗室發現過程，但工業應用在下游處理過程中仍面臨物理瓶頸，需要數字控制解決方案。未來的進展將依賴于建立一個將計算機模擬設計與實驗室驗證相結合的閉環范式，將水生副產品轉化為標準化的營養成分。

引言

水生生物肽作為一種新興的功能性食品成分，在食品科學、營養學和生物技術領域受到了廣泛關注。在本綜述中，根據三個不同的標準對“水生生物肽”進行了系統定義和分類：生物來源、結構特征和功能屬性。首先，從生物來源來看，這些肽來源于水生脊椎動物（如魚肌肉和副產品）、無脊椎動物（如甲殼類、軟體動物和海綿）以及水生植物（如大型藻類）。與陸地來源的肽不同，由于進化適應，水生來源的肽通常具有獨特的環狀結構或高比例的疏水殘基。其次，在結構特征方面，本文主要關注低分子量寡肽（<3 kDa，尤其是<1 kDa），因為這一范圍對于跨膜吸收和受體介導的風味感知至關重要。第三，根據功能類別，它們被分為“感官肽”——與味覺受體（T1R1/T1R3）相互作用以產生風味——和“生理肽”——調節代謝通路。重要的是，我們強調了這兩類肽的交叉點，即“雙重功能肽”，它們同時具備感官愉悅性和代謝活性。隨著全球水產養殖業的擴展，對未充分利用的副產品（如內臟和魚骨架）的利用（約占生物量的60%）不僅解決了關鍵的環境問題，還回收了高價值的蛋白質資源（Ramakrishnan等人，2023年）。從這些未充分利用的副產品中提取生物活性肽為減少廢物和污染以及最大化資源利用提供了可持續的解決方案。從控制酶水解到膜分離和先進色譜分離等肽生產技術的最新進展顯著提高了水生生物肽制備的效率、精度和結構分辨率。這些方法上的進步拓寬了可獲得的肽庫，并為功能表征奠定了堅實的基礎（見圖1、圖2、圖3、圖4）。

隨著研究的深入，水生生物肽的感官特性已成為一個重要但尚未充分探索的研究領域。它們的獨特風味特性越來越被認識到是與分布在口腔和口腔外組織的味覺受體相互作用的生物信號，揭示了超越單純愉悅性的感官-代謝聯系。同時，這些肽展現出廣泛的生理功能，包括抗氧化、抗高血壓、抗糖尿病、抗菌、抗炎和免疫調節作用，這使它們在食品、制藥和營養保健品應用中具有重要意義。例如，在大西洋鱈魚、泥蟹和牡蠣中發現的抗菌肽（AMPs），以及能夠調節脂質代謝和減輕膽固醇積累的膠原蛋白衍生肽。此外，最近的研究還從多種海洋來源（包括海綿、被囊動物和軟體動物）中分離出了具有強抗癌特性的生物活性肽（Kang等人，2018年）。

在精準健康時代，一個核心假設正在重新定義我們對水生生物肽的理解：風味感知作為系統代謝調節的預測信號。該假設認為，水生生物肽作為雙重靶向信號分子，跨越了感官與代謝之間的界限。通過激活位于口腔、胃腸道和周圍組織的G蛋白偶聯受體（GPCRs），尤其是鮮味/氨基酸受體，這些肽引發了協調的生理反應。“風味-代謝軸”表明，控制鮮味感知的具體結構決定因素與葡萄糖穩態、脂質代謝和免疫反應的調節密切相關。因此，水生生物肽的研究已成為一個跨學科領域，融合了感官科學、受體生物學和代謝健康。基于當前在生物化學表征、感官科學和AI驅動的肽發現方面的進展，本文綜合了水生生物肽的結構決定因素、風味特性和多方面的健康作用，特別強調了它們通過受體介導的機制。通過整合分子風味感知與代謝調節的見解，本研究旨在闡明水生生物肽的功能意義，并突出其在支持精準營養和健康導向的食品創新方面的潛力。

氨基酸組成

疏水性氨基酸（如Pro、Leu、Ala、Val、Ile）在水生生物肽中較為常見，并且與抗氧化能力呈正相關。它們的疏水側鏈有助于與脂質過氧自由基相互作用，從而中和活性氧（ROS）。實驗證明，這些殘基通過清除過氧自由基和減輕氧化損傷對肌紅蛋白提供了顯著的保護（Matsui等人，2018年）。此外，分析顯示……

計算風味預測：從QSAR到深度學習

水生鮮味肽的計算建模已經從經典的定量結構-活性關系（QSAR）分析發展到能夠捕捉分子描述符與感知風味之間非線性關系的深度學習架構。早期的QSAR模型依賴于水生生物肽的疏水性、電荷和極性等參數，但數據集規模有限和線性假設限制了預測范圍（Wang, Cui等人，2022年）。

風味感知與葡萄糖代謝調節

水生來源的生物肽在感官-代謝界面發揮雙重作用，通過激活味覺組織和口腔外組織的味覺受體。它們的鮮味活性序列主要由Glu和Asp組成，刺激異二聚體T1R1/T1R3受體和代謝型谷氨酸受體（mGluR4），從而將風味感知與營養利用聯系起來（Yin等人，2017年）。與單鈉谷氨酸不同，后者可能會使味覺受體脫敏并干擾飽腹感信號傳導，而水生生物肽……

個性化營養與風味定制

人工智能正在改變營養和感官體驗的定制方式，以適應個體的生物學特性和口味偏好。深度生成模型和大型語言模型現在可以在計算機模擬環境中設計出同時滿足享樂性和生理目標的肽序列。TastePepAI框架結合了潛在自適應變分自編碼器和毒性預測模塊（SpepToxPred），根據指定的風味和安全標準生成肽。

結論與未來展望

目前的科學證據鞏固了水生生物肽從單純的營養副產品向雙重功能信號分子的轉變。現已確定，它們的感官和生理效果由一組共同的結構決定因素控制——即低分子量（<1 kDa）、高疏水性和獨特的末端殘基——這些因素促進了它們與T1R1/T1R3受體復合物的相互作用。“風味-代謝軸”代表了……

作者貢獻

S.-H.N.：研究及初稿撰寫。Y.-T.：研究、編輯和修訂。Z.-Y.C.：研究。W.-B.S.：驗證。Y.-Z.：編輯。Q.-W.Q.：可視化。Z.-G.P.：資源、方法論和指導。W.-Y.B.：資源、方法論和指導。

資助

本研究得到了北京工商大學青年學者研究基金（RFYS2025）和北京工商大學食品風味與健康交叉創新開放項目（FFHCI-2025066）的支持。

利益沖突

作者未報告任何潛在的利益沖突。