该研究亮点 1、在食品检测方面，机器学习比传统方法更便捷、更有效。 2、机器学习在监测食品安全、质量和营养方面具有巨大潜力。 3、机器学习可用于找出肠道微生物群、饮食模式和疾病之间的关联。 摘要 食品安全、质量和营养领域充斥着复杂的数据库。与传统方法相比，机器学习（ML）已成为食品科学领域的一项强大工具，能够提供快速、便捷且有效的解决方案。该综述概述了机器学习在保障食品安全、提升食品质量以及解析营养复杂性方面的应用。综述涵盖了食品污染物的预测、食品等级的分类、掺假物的检测以及食品营养成分及其与营养性疾病相关性的分析。此外，还强调了机器学习方法在阐明肠道微生物群、饮食模式与疾病病理之间的关系方面的作用，从而将肠道微生物群定位为通过饮食调节进行疾病干预的潜在生物标志物。该研究为未来机器学习在食品科学领域应用的研究提供了有价值的参考。 主要工作 本文全面回顾了机器学习在食品科学中的应用，突出了其先进的能力。此外，还探讨了机器学习在制定个性化饮食规定方面的潜力。这篇综述为未来食品科学领域中机器学习的研究提供了参考。
