[論文レビュー] FlavorDB2: An Updated Database of Flavor Molecules

Nishant Grover, Mansi Goel+5 more|arXiv (Cornell University)|May 10, 2022

Advanced Chemical Sensor Technologies被引用数 7

ひとこと要約

FlavorDB2 は、元の FlavorDB を拡張した、使いやすく洗練されたデータベースであり、25,595 種類のフレーバー化合物について、分子的・感覚的・規制的・使用法的属性を包括的かつ構造化された形で収録しています。ID やフレーバープロフィール、食品カテゴリ、規制状態、合成経路を用いた高度な検索が可能で、計算ガストロノミー、食品ペアリング、臭気予測への応用を支援します。

ABSTRACT

Flavor is expressed through interaction of molecules via gustatory and olfactory mechanisms. Knowing the utility of flavor molecules in food and fragrances, it is valuable to add a comprehensive repository of flavor compounds characterizing their flavor profile, chemical properties, regulatory status, consumption statistics, taste/aroma threshold values, reported uses in food categories, and synthesis. FlavorDB2 (https://cosylab.iiitd.edu.in/flavordb2/) is an updated database of flavor molecules with an user-friendly interface. This repository simplifies the search for flavor molecules, their attributes and offers a range of applications including food pairing. FlavorDB2 serves as a standard repository of flavor compounds.

研究の動機と目的

• 基本的な化学的同定子をはるかに超える多次元的データを備えた、統合的かつ構造化されたフレーバー化合物のリポジトリを構築すること。
• 元の FlavorDB の欠落を補うために、味・香りの閾値、規制状態、合成法などの詳細な属性を統合すること。
• 統合された「エンティティ空間」と「分子空間」モデリングを通じて、フレーバーパーセプションのデータ駆動型探求を可能にすること。
• 高度な検索とデータ連携を通じて、食品ペアリング、フレーバー配合設計、臭気予測の応用を支援すること。
• 研究者および食品科学・計算生物学分野の専門家が自由にアクセス可能で、ログイン不要のプラットフォームを提供すること。

提案手法

• FooDB、Flavornet、BitterDB、SuperSweet、SuperScent、Fenaroli のフレーバー化合物ハンドブックなど、複数のソースからのデータを集約。
• 「エンティティ空間」（食品成分、天然由来源）と「分子空間」（化学的性質、感覚的プロファイル）を統合した二重構造のデータベースモデルを実装。
• 12種以上の識別子（CAS、FEMA、SMILES、IUPAC など）と論理演算子（@ で AND、! で OR）を用いた多属性検索を可能に。
• 食品カテゴリ、規制状態（IOFI/COE）、合成経路（例：エステル化）の高度な検索機能を統合。
• Django、MySQL、HTML/CSS/JS、jQuery、Bootstrap、D3.js、Google Charts を用いたウェブインターフェースを開発し、インタラクティブな可視化を実現。
• 毎日の分子表示、2次元／3次元分子可視化、および主要化合物の ADMET 性能予測を実装。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 包括的かつ構造化されたフレーバー化合物データベースは、フレーバーパーセプションの系統的分析をどのように向上させるか？
• RQ2 多様な識別子と属性をカバーするフレーバー分子の検索・取得メカニズムとして、最も効果的なものは何か？
• RQ3 統合された分子的・感覚的データは、食品ペアリングやフレーバー配合設計にどの程度寄与できるか？
• RQ4 規制分類（例：天然、人工、ナチュラルに同一のもの）は、化学的および使用プロファイルとどの程度相関するか？
• RQ5 合成経路と閾値値を含めることで、計算ガストロノミーにおける予測モデリングはどの程度向上するか？

主な発見

• FlavorDB2 には 25,595 種類のフレーバー化合物、936 種類の成分、34 種類の食品カテゴリが収録されており、元の FlavorDB よりも拡張された属性を有する。
• CAS、FEMA、SMILES、IUPAC、機能性基などの識別子 12 種以上を用いた検索が可能で、堅牢なクロスリファレンシングが実現。
• 香りおよび味の閾値が化合物ごとに提供されており、例としてアリルヘキシレート（味の閾値：0.0003 ppm、香りの閾値：0.000005 ppm、25°C 時）。
• 合成経路が文書化されており、例として、ナトリウムヘキサノエートとアリルアルコールを硫酸またはナフタレン-β-スルホン酸を触媒としてエステル化反応で合成。
• 合成前駆体を用いた化合物発見が可能で、例として酢酸を前駆体とするフレーバー化合物を特定。
• 濃度範囲（例：アリルヘキシレートはアルコール飲料に最大 1000 ppm 使用可能）を含めた食品カテゴリをまたがる化合物クエリが可能。