这篇文档属于类型b，即一篇科学综述论文（review）。以下是针对该文档的学术报告：
作者与机构
本文由Pascual García-Pérez（意大利圣心天主教大学可持续食品加工系；西班牙维戈大学分析化学与食品科学系）、Pier Paolo Becchi、Leilei Zhang、Gabriele Rocchetti和Luigi Lucini（均来自意大利圣心天主教大学）共同撰写，发表于2024年4月的《Trends in Food Science & Technology》期刊（第147卷，文章编号104481）。
主题与背景
文章题为《Metabolomics and Chemometrics: The Next-Generation Analytical Toolkit for the Evaluation of Food Quality and Authenticity》，聚焦代谢组学（metabolomics）与化学计量学（chemometrics）在食品质量和真实性评估中的前沿应用。随着食品掺假和溯源问题日益突出，传统分析方法难以应对复杂的代谢组数据集，因此需要结合多变量统计和机器学习技术挖掘隐藏信息。本文系统综述了代谢组学技术的工作流程、数据分析方法及其在食品科学中的实践案例，旨在为研究者提供一套完整的分析工具包。
主要观点与论据
代谢组学技术的分类与优势
代谢组学分为靶向（targeted metabolomics）和非靶向（untargeted metabolomics）两种策略。靶向方法针对特定代谢物，具有高灵敏度和定量能力，例如通过LC-MS（液相色谱-质谱联用）精确测定氨基酸或脂质；非靶向方法则通过NMR（核磁共振）或HRMS（高分辨质谱）全面扫描代谢物，适用于未知标志物发现。作者以蜂蜜和橄榄油为例，说明非靶向方法能识别地理标志物（如挥发性有机物），而靶向方法可验证其定量可靠性。支持数据包括2023年García-Pérez等对奶酪产地溯源的研究，以及Blazenović等提出的代谢物注释置信度分级标准（Level 0-4）。
化学计量学的分层应用
数据解析需分层次进行：
技术联用与多组学整合
作者强调联用技术（如GC-MS与LC-HRMS互补）可覆盖更广代谢物范围。案例包括Lima等（2023）通过GC×GC-TOF-MS（全二维气相色谱-飞行时间质谱）分析鱼类腐败标志物。此外，”食品组学”（foodomics）整合基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据，需依赖深度学习算法（如深度神经网络DNN）解析。Picard等（2021）开发的算法成功关联了番茄风味与代谢物谱。
挑战与未来方向
当前局限性包括：非靶向方法的假阳性率高、数据库覆盖率不足（如植物次生代谢物）；机器学习模型需平衡数据集和优化超参数。未来应发展标准化流程，如COSMOS（代谢组学标准协调组织）推荐的跨平台数据整合方案（Salek et al., 2015）。
意义与价值
本文的价值体现在三方面：
1. 方法论指导：为食品真实性研究提供了从实验设计到数据解析的完整框架，尤其强调化学计量学的分层策略。
2. 技术革新：指出机器学习将取代传统统计成为复杂代谢组数据分析的核心工具，例如ANN在优化药用植物活性成分生产中的应用（García-Pérez et al., 2022）。
3. 行业应用：为监管机构提供技术参考，如通过代谢标志物打击橄榄油掺假（Mialon et al., 2023）。
亮点
- 全面性：覆盖从基础技术（如NMR原理）到前沿算法（如DNN）的全链条内容。
- 案例驱动：结合38项最新研究（2019–2024），实证不同方法的适用场景。
- 前瞻性：提出”食品组学”与人工智能融合是未来趋势，为学科交叉研究指明方向。
此报告严格遵循原文结构，保留专业术语（如OPLS-DA、AMOPLS）及作者姓名和期刊名称，并通过具体研究案例和数据分析支撑核心观点。