Food Chemistry：基于多组学和机器学习的禽蛋挥发性风味物质和特征风味前体物表征

本研究通过电子鼻、挥发性代谢组学和非靶向脂质组学技术，分析了鸡、鸭、鹅、鹌鹑和鸽子蛋黄中的挥发性化合物和脂质谱，并探讨了它们之间的关系。研究背景指出，鸡蛋的风味是消费者偏好的关键因素，但现有研究多集中在鸡肉上，对其他禽蛋的风味特征研究有限。研究目的是利用机器学习模型（如高斯朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林等）对禽蛋类型进行分类，并识别关键生物标志物。研究结果确定了11种关键风味化合物和9种用于区分不同禽蛋的生物标志物，强调了不饱和脂肪酸和特定脂质在风味形成中的重要作用。结论部分指出，这些发现为家禽蛋的工业应用和风味增强提供了有价值的见解。