揭示食物的营养景观

包括基于网络的方法在内的数据驱动分析方法的最新进展，正在革新许多经典学科。这些技术也可应用于食品和营养学领域，而该领域的研究对于设计健康饮食至关重要。利用超过 1,000 种生食的营养信息，我们系统评估了每种食物在满足日常营养需求方面的营养成分构成。本文利用食物在营养充足的食物组合中出现的频率，将食物的营养平衡量化为“营养适应度”（nutritional fitness）。营养适应度在一个全球食物网络中对可推荐食物进行了优先排序，该网络基于食物营养成分的相似性建立连接。我们识别出若干关键营养素，如胆碱和α-亚麻酸，其在食物中的含量会 critically 影响食物的营养适应度。类似地，成对的营养素也能产生相同效果。事实上，两种营养素可以协同影响营养适应度，尽管单独的营养素可能无法做到这一点。这一结果涉及营养素在食物中丰度呈现相关性的趋势，意味着在探索那些成对营养素平衡能整体帮助满足营养需求的食物时，存在一个隐藏的复杂层面。有趣的是，具有高营养适应度的食物成功维持了这种营养平衡。这一效应将我们的视野扩展至多样化的营养素 - 营养素相关性，并在一个共同的网络框架下整合，产生了意想不到却又连贯的营养素关联。我们将营养分析方法与基于网络的分析相结合，提供了关于食物与营养素之间关系的更无偏、全局的视角，并可延伸至营养政策、食品营销和个性化营养领域。