作者简介：计思齐；2004.2；男；满；黑龙江省阿城市；东北农业大学；黑龙江省哈尔滨市；本科

通讯作者：左鹏（1982.10-）； 男；汉族；黑龙江鸡西市；东北农业大学文理学院；黑龙江省哈尔滨市；150030 ；副教授；研究生；硕士；研究方向：应用统计学。

基金项目：1、东北农业大学大学生创新训练一般项目“基于数据挖掘食药物质中标志性组分与生理功能关系研究”（项目编号：202410224041）

2、“基于数据挖掘食药物质中标志性组分与生理功能关系研究”（项目编号：86002000）

摘要：本研究探讨了基于深度学习的数据挖掘技术在食药物质标志性组分与免疫调节功能关联解析中的应用。通过构建深度学习模型，对大量食药物质成分数据进行分析，识别出与免疫调节功能密切相关的标志性组分。研究结果表明，深度学习技术能够有效挖掘食药物质中潜在的免疫调节活性成分，为食药物质的开发利用和功能食品研发提供了新的思路和方法。本研究不仅推动了食药物质研究方法的创新，也为深度学习在生命科学领域的应用拓展了新的方向。

关键词：深度学习；数据挖掘；食药物质；标志性组分；

引言：食药物质作为兼具食品和药品特性的天然资源，其免疫调节功能日益受到关注。然而，食药物质成分复杂，其标志性组分与免疫调节功能之间的关联机制尚未完全阐明。传统的实验方法耗时长、成本高，难以满足大规模筛选和分析的需求。近年来，深度学习技术在数据挖掘和模式识别方面展现出巨大优势，为解析食药物质复杂成分与功能之间的关系提供了新的技术手段。

本研究旨在探索基于深度学习的数据挖掘方法在食药物质标志性组分与免疫调节功能关联解析中的应用。通过构建深度学习模型，对海量食药物质成分数据进行深度分析，识别出与免疫调节功能密切相关的关键组分，为食药物质的开发利用和功能食品研发提供理论依据和技术支持。

一、食药物质标志性组分与免疫调节功能研究现状

食药物质是指具有特定生理活性的天然物质，既可作为食品食用，又具有药用价值。其标志性组分通常是指能够代表该物质特征和功能的化学成分，如多糖、黄酮、皂苷等。这些组分往往与食药物质的免疫调节功能密切相关。研究表明，食药物质中的多种活性成分能够通过调节免疫细胞功能、影响细胞因子分泌等途径发挥免疫调节作用。

然而，由于食药物质成分复杂，且各组分间可能存在协同或拮抗作用，传统的实验方法难以全面、系统地揭示其标志性组分与免疫调节功能之间的关系。近年来，随着高通量测序技术和质谱分析技术的发展，大量食药物质成分数据得以积累，为基于数据挖掘的方法研究食药物质提供了可能。

三、食药物质标志性组分的挖掘与分析

1. 食药物质数据的收集与整理

食药物质数据来源广泛，涵盖了多个领域和渠道，包括文献数据、实验数据以及专业数据库等。这些数据为深入研究食药物质标志性组分与免疫调节功能的关联提供了丰富的信息基础。

在文献数据方面，从权威的学术数据库如 Web of Science、PubMed、中国知网等进行检索。以 “食药物质”“标志性组分”“免疫调节” 等为关键词，筛选出相关的学术论文、研究报告和综述等文献资料。这些文献涵盖了从基础研究到临床应用的多个层面，包含了食药物质的化学成分分析、药理作用机制研究、临床疗效观察等多方面的数据 。通过对这些文献的研读和整理，能够获取到不同食药物质的标志性组分信息，以及它们在免疫调节方面的相关研究成果。在研究枸杞对免疫调节的作用时，从文献中可以了解到枸杞多糖是枸杞的主要标志性组分，以及其在调节免疫细胞活性、细胞因子分泌等方面的具体研究数据 。

实验数据是食药物质研究的重要数据来源之一，它通过直接的实验操作和检测，能够获取到食药物质的第一手信息。实验室研究通过提取、分离和鉴定食药物质中的化学成分，确定其标志性组分。采用色谱技术如高效液相色谱（HPLC）、气相色谱（GC）等对食药物质进行成分分析，利用质谱技术（MS）对化合物的结构进行鉴定 。在研究黄芪的标志性组分时，通过实验可以准确地分离和鉴定出黄芪多糖、黄芪皂苷等成分，并测定其含量 。临床实验数据则记录了食药物质在人体应用中的实际效果，包括对免疫功能的调节作用、安全性和不良反应等方面的信息。这些数据对于评估食药物质在实际应用中的价值和风险具有重要意义 。

2. 基于深度学习的数据挖掘方法在标志性组分识别中的应用

在食药物质标志性组分的研究中，特征提取与选择是至关重要的环节，它直接关系到后续模型的性能和标志性组分识别的准确性。深度学习技术以其强大的自动特征提取能力，为解决这一问题提供了有效的手段 。

对于食药物质，其特征具有多样性，涵盖了化学结构、物理性质以及生物活性等多个方面。在化学结构特征方面，食药物质由众多原子通过特定的化学键连接形成复杂的分子结构。这些结构包含了丰富的信息，如分子的空间构型、官能团的种类和位置等，这些信息对于理解食药物质的性质和功能至关重要 。多糖类标志性组分，其分子结构中的糖苷键类型、糖残基的组成和排列顺序等化学结构特征，与多糖的免疫调节活性密切相关 。在物理性质特征上，食药物质的溶解度、熔点、沸点等物理性质能够反映其分子间作用力和分子的稳定性，这些性质在一定程度上也会影响食药物质的吸收、分布和代谢过程，进而影响其免疫调节功能 。生物活性特征则是食药物质与生物体相互作用的外在表现，包括对免疫细胞的激活、细胞因子的调节等方面的活性，这些特征直接体现了食药物质在免疫调节中的作用 。

深度学习中的卷积神经网络（CNN）在食药物质化学结构特征提取方面展现出独特的优势 。CNN 通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够自动学习食药物质化学结构图像中的局部特征和全局特征 。在处理食药物质的化学结构图像时，卷积层中的卷积核会在图像上滑动，对图像的不同区域进行卷积操作，提取出图像中的边缘、纹理等局部特征 。池化层则对卷积层提取的特征进行降维处理，减少特征数量，降低计算复杂度，同时保留重要的特征信息 。通过多层卷积层和池化层的交替作用，CNN 能够逐渐学习到食药物质化学结构的高层次抽象特征 。对于黄酮类化合物的化学结构图像，CNN 可以自动学习到其苯环结构、羟基取代位置等关键特征，这些特征与黄酮类化合物的抗氧化、抗炎等生物活性密切相关 。

循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）在处理食药物质的序列特征方面表现出色 。食药物质的成分序列、基因序列等包含着丰富的信息，RNN 和 LSTM 能够捕捉序列中的时间依赖关系和上下文信息 。LSTM 通过引入门控机制，包括输入门、遗忘门和输出门，能够有效地处理长序列数据，避免梯度消失和梯度爆炸问题 。在分析食药物质的成分序列时，LSTM 可以学习到不同成分之间的相互作用和顺序关系，从而提取出与免疫调节功能相关的特征 。对于蛋白质序列，LSTM 能够捕捉到氨基酸残基之间的相互作用信息，预测蛋白质的功能和结构，为研究食药物质中蛋白质类标志性组分的免疫调节机制提供支持 。

四、结论

本研究成功将基于深度学习的数据挖掘技术应用于食药物质标志性组分与免疫调节功能的关联解析，为食药物质研究提供了新的方法和技术支持。研究结果表明，深度学习技术能够有效挖掘食药物质中潜在的免疫调节活性成分，为食药物质的开发利用和功能食品研发提供了新的思路。

未来，随着数据量的积累和深度学习算法的不断优化，这一方法有望在更广泛的食药物质研究中得到应用，为揭示食药物质的复杂成分-功能关系提供有力工具。同时，本研究也为深度学习技术在生命科学领域的应用拓展了新的方向，具有重要的理论和实践意义。

参考文献

1. 张明远， 李红梅. 深度学习在天然产物研究中的应用进展[J]. 药学学报， 2022， 57（5）： 1289-1298.

2. 王立新， 陈思远. 食药物质免疫调节功能研究进展[J]. 中国中药杂志， 2023， 48（2）： 321-330.

3. 刘海燕， 赵文华. 基于深度学习的药物筛选方法研究[J]. 计算机与应用化学， 2021， 38（3）： 245-253.