[论文解读] 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 7

一句话总结

FlavorDB2 是一个增强版、用户友好的数据库，扩展了原始 FlavorDB，整合了 25,595 种风味化合物的全面、结构化数据，涵盖分子、感官、监管和使用属性。它支持通过 ID、风味特征、食品类别、监管状态和合成路径进行高级搜索，适用于计算美食学、食品搭配和气味预测等应用。

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.

研究动机与目标

• 创建一个集中化、结构化的风味化合物数据库，包含超越基本化学身份的多维数据。
• 通过整合详细属性（如味道/香气阈值、监管状态和合成方法）来弥补原始 FlavorDB 的不足。
• 通过集成的“实体空间”和“分子空间”建模，支持基于数据的风味感知系统研究。
• 通过高级搜索和数据关联，支持食品搭配、风味配方设计和气味预测等应用。
• 为食品科学和计算生物学领域的研究人员及行业专业人士提供一个免费、无需登录的平台。

提出的方法

• 从多个来源聚合数据，包括 FooDB、Flavornet、BitterDB、SuperSweet、SuperScent 和 Fenaroli 的《风味化合物手册》。
• 实施双结构数据库模型，结合“实体空间”（食品成分、天然来源）和“分子空间”（化学性质、感官特征）。
• 支持使用 12 个以上标识符（CAS、FEMA、SMILES、IUPAC 等）和逻辑运算符（@ 表示 AND，! 表示 OR）的多属性搜索。
• 集成高级搜索功能，用于食品类别、监管状态（IOFI/COE）和合成路径（例如酯化反应）。
• 使用 Django、MySQL、HTML/CSS/JS、jQuery、Bootstrap、D3.js 和 Google Charts 开发网页界面，实现交互式可视化。
• 实现每日一分子功能、2D/3D 分子可视化，并对关键化合物进行 ADMET 属性预测。

实验结果

研究问题

• RQ1 一个全面、结构化的风味化合物数据库在多大程度上能促进风味感知的系统性研究？
• RQ2 在多种标识符和属性之间，何种搜索与检索机制对风味分子最为有效？
• RQ3 整合的分子与感官数据在多大程度上能支持食品搭配与风味配方设计？
• RQ4 监管分类（如天然、人工、天然等同）与化学及使用特征之间存在何种关联？
• RQ5 包含合成路径和阈值数据是否能增强计算美食学中的预测建模？

主要发现

• FlavorDB2 包含 25,595 种风味化合物、936 种成分和 34 个食品类别，其属性较原始 FlavorDB 显著扩展。
• 数据库支持使用 12 个以上标识符（包括 CAS、FEMA、SMILES、IUPAC 和官能团）进行搜索，实现强大的交叉引用能力。
• 提供化合物的香气和味道阈值，例如己酸烯丙酯（味道阈值：0.0003 ppm，香气阈值：0.000005 ppm，25°C 时）。
• 记录了合成路径，例如己酸烯丙酯通过使用 H2SO4 或萘-β-磺酸的正己酸与烯丙醇酯化反应合成。
• 数据库支持通过合成前体进行化合物发现，例如识别源自乙酸的风味分子。
• FlavorDB2 支持按食品类别进行化合物查询，提供浓度范围（例如，己酸烯丙酯在酒精饮料中最高使用至 1000 ppm）。