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《【】石河子大学-Trends：沙棘油创新提取技术、综合成分分析、生物活性评估和高效输送系统开发的最新进展》

  • 来源专题：食品安全与健康
  • 编译者： 杨娇
  • 发布时间：2025-04-11
  • 石河子大学食品学院魏长庆教授团队在Trends in Food Science & Technology发表题目为“Recent advances in innovative extraction techniques, comprehensive composition analysis, bioactivity assessment, and development of efficient delivery systems for sea buckthorn oil”综述论文（沙棘油创新提取技术、综合成分分析、生物活性评估和高效输送系统开发的最新进展）。 摘要： 背景 近年来，沙棘油 (SBO) 已成为一种重要的保健油，广泛应用于化妆品、保健品、食品和药品。随着人们对健康产品的需求不断增加，对 SBO 营养和保健益处的探索和应用已成为当代研究的重点。 范围和方法 本文回顾了 SBO 研究的最新进展，重点介绍了新的提取方法、生物活性化合物的分析、药理作用以及封装和输送系统的最新创新。本文还总结了与 SBO 相关的当前研究挑战和潜在解决方案，旨在促进其营养和健康益处的进一步开发和利用。 主要发现和结论 沙棘籽油是一种富含生物活性成分的功能性油脂，其提取技术、化学成分、生物活性和载体技术引起了广泛关注。离心分离和超临界 CO2 萃取是沙棘籽油提取的两种主要商业化技术。沙棘籽油富含亚油酸、亚麻酸和植物甾醇，主要具有保肝、增强免疫力和美白皮肤的功能。沙棘果油富含棕榈油酸和胡萝卜素，具有改善胃肠道功能和减少炎症的作用。沙棘果油作为食品、保健品和药品的宝贵资源，在体外和体内研究中均显示出显著的功效。为提高SBO的稳定性和生物利用度，乳化、微胶囊化技术被广泛应用。未来研究应重点优化提取工艺、开发新型载体系统、开展高质量临床试验验证其量效关系和安全性，从而促进SBO的产业化应用。 Fig. 1. The difference between small-fruited sea buckthorn and large-fruited sea buckthorn. Fig. 2. The representative extraction methods of sea buckthorn oil. Fig. 3. Fatty acid composition of Sea buckthorn oils from (A) seeds, (B) pulp/peel, and (C) whole berries. Fig. 4. The therapeutic efficacy and health benefits of sea buckthorn oil Fig. 5. Microencapsulation and emulsification (Zhang et al., 2022) technologies of sea buckthorn oil. 原文链接： https://doi.org/10.1016/j.tifs.2025.104944
  • 原文来源：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTkzMzQ3MQ==&mid=2247500239&idx=1&sn=2e9848b1bdd5e6f51581b2ce81d57362&chksm=fb993ad8081909b9c8ce15b5d80369b124571b47e75af18f084de521bb4edef1f07611684f84#rd
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相关报告

  • 《【科学私享】IF=15.1！量子点用于食品安全评估的最新进展：综述》
    • 来源专题：食品安全与健康
    • 编译者：王晓梅
    • 发布时间：2024-07-15
    • 来源：ScienceShare ｜ 科学私享  量子点用于食品安全评估的最新进展：综述  导 读 马里兰大学马培华博士等在国际食品Top期刊Trends in Food Science & Technology（Q1， IF2023=15.1）发表题为“Recent progress of quantum dots for food safety assessment: A review”的综述性论文。 对快速、灵敏和经济高效的食品安全评估方法的需求不断增长，引发了人们对创新分析技术的探索。今年的诺贝尔化学奖授予了量子点（QDs）的探索，量子点已成为实时检测和定量各种污染物（包括病原体、重金属和农药）的富有前景的工具。本综述旨在总结量子点在食品安全领域中的应用进展。我们讨论了量子点独特的光学特性，例如可调荧光和高光稳定性，这些特性使其比传统的荧光标记物更具优势。本综述深入探讨了各种功能化策略，这些策略赋予了量子点特异性和选择性，使其能够靶向多种污染物。我们还讨论了目前阻碍量子点技术在食品安全领域广泛应用的关键挑战，如潜在毒性、高生产成本以及与稳定性和干扰有关的问题。此外，本综述还探究了将量子点应用于食品安全的未来前景。通过提供一体化概述，本文为研究人员和专业人士提供了一个理解量子点在食品安全领域的潜力和局限性的宝贵资源。 综述亮点 获得诺贝尔奖的量子点 (QD) 可对食品污染物进行革命性的实时检测。 量子点具有可调荧光和通过功能化提高特异性等优势。 量子点面临的挑战包括潜在毒性、生产成本和食品安全方面的稳定性问题。 限制与前景 食品安全中的量子点（QDs）因其潜在的毒性，尤其是由镉等重金属制成的量子点，引起了极大关注。毒理学研究强调了这些材料可能导致的健康风险，包括肾脏损害、骨密度降低以及致癌效应。此外，QDs的纳米级尺寸会增加其在生物体内的吸收和生物利用度，导致生物浓缩效应，进而对人类和环境产生毒性。在微生物学测试中，QDs的毒性还可能干扰样品的表征，导致结果出现偏差。为了解决这些问题，研究人员正在通过绿色合成方法开发低毒或无毒的QDs，如CQDs、ZnQDs和SeQDs，并考虑通过用低毒材料封装有毒内核来解决这个问题。 高质量QDs的合成和功能化的高成本限制了它们在食品安全应用中的普及。成本因素包括昂贵的原材料、需要专用设备的复杂合成工艺、需要额外试剂的功能化步骤、涉及复杂表征技术的质量控制，以及对技术熟练人员的需求。大规模生产 QDs 和采用更简单的合成方法可以降低成本，为食品分析制定标准化规程也是如此。另外，开发能够同时检测多种污染物的QDs也将提高其效用和性价比，使其更易获得，更能满足食品分析的需要。 将基于 QD 的设备集成到现场食品分析中，可提供令人兴奋的实时结果，减少对复杂实验室分析的需求。结合材料科学、食品技术、毒理学和数据科学的跨学科努力有助于克服当前的挑战。具有不同功能的标准化QDs传感器阵列提供了一种多重检测的方法，可以实时捕捉广泛的数据，并同时监测多种分析物。此外，将基于QDs的传感技术与机器学习算法结合起来，可以增强数据分析和解释，为通用高精度快速食品分析阵列铺平道路，也为食品安全挑战提供全面的解决方案。 综述结论 QDs为解决不断变化的食品安全分析需求提供了一种革命性的方法。由于其特殊的光学特性，如可调荧光和卓越的光稳定性，QDs相较于传统标记物具有显著优势。QDs的功能化增强了其适应性，使其能够检测与食品相关的多种污染物，包括病毒、重金属和杀虫剂。 尽管存在潜在毒性、高成本和监管方面的挑战，QDs仍然具有作为快速、灵活、超灵敏的食品安全分析工具的巨大潜力。目前致力于克服现有限制的研究表明，QDs在这一行业的应用前景广阔。随着 QD 技术的发展，这些纳米粒子很可能会改变食品安全领域，提供更加可靠、快速和经济的解决方案。 图文赏析 图1.（a）不同量子点的光学特性；（b）微小的量子点在其能带之间具有更大的间隙。因此，当电子从高能态（在导带中）跳到低能态（在价带中）时，会释放出更多的能量。这种高能量对应于更高频率的光，这意味着发出的光在色谱上更偏蓝色；（c）量子点研究的里程碑，其中诺贝尔奖得主被重点突出。（关于该图例中颜色的解释，请读者参阅本文的网络版本） 图2. （a）量子点在体内的生物学命运；（b）量子点的细胞摄取机理。 图3. （a）量子点的结构，其表面可以由不同的基团修饰；（b）过去五年碳基量子点（CQD）不同应用的报告。 图4. （a）H2O2辅助合成高发光硫量子点（SQD）。通过自上而下的方法合成了明亮发光、颜色可调的SQD，其光致发光量子产率高达23%；（b）用于检测Ag+的SQD改性Au电极。Au电极表面通过直接滴加不同浓度的SQD分散液（2 mg/mL）进行改性，然后在40 ℃下干燥；（c）磁性捕获封装在MOF-5-NH2中的SQD，用于检测棒曲霉素（PAT）。采用 "瓶绕船"溶热法制造SQDs@MOF-5-NH2，所得的适配体传感器表现出对PAT检测的高灵敏度。（关于该图例中颜色的解释，请读者参阅本文的网络版本） 图5. （a）ZnS QDs的合成策略概述；（b）采用水性胶体法在环境中合成ZnSe/ZnS QDs。以10 mg/kg剂量给药的QDs在体内测量中未发生显著变化；（c）不使用镉直接水相合成核壳QDs。疏水指数和血浆蛋白结合亲和力的顺序为β-Lg > HSA > BSA。ZnSe（RH双键25 nm）和ZnSe@ZnS（35 nm）核@壳量子点的尺寸分布和自相关函数。 原文链接 https://doi.org/10.1016/j.tifs.2023.104310 
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  • 《哈工大发布大模型思维链推理综述：200+文献全面解析大语言模型思维链推理最新进展》
    • 来源专题：数智化图书情报
    • 编译者：闫亚飞
    • 发布时间：2023-11-03
    • 01 引言 思维链，一种通过逐步思考解决问题的方式，在解决复杂推理任务上展现出了惊人的性能，激起了人工智能和自然语言处理领域近年来的广泛研究和关注。 然而，目前缺乏一篇针对思维链及其变体的系统性归纳和总结。针对这一问题，本文对现有思维链相关研究进行了广泛调研，对思维链构造方法、思维链增强方法、思维链结构变体进行了归纳和总结，对思维链前沿应用做出了探讨并对思维链未来潜在研究方向进行展望。 为了与传统链式思维链进行区分，本文提出了泛思维链（X-of-Thought）的概念，其泛指基于思维链核心思想——逐步思考解决问题的方法和变体。在下文中所讨论的思维链均代指广义的泛思维链。我们期望这篇综述能够为研究者和初学者提供参考和启发，激发更多关于思维链推理领域的深入探讨，推动该领域的进一步发展和创新。 02 背景介绍 2.1 范式转换 近年来，随着计算能力的不断提升，大规模语言模型如雨后春笋般涌现，例如 GPT，LLAMA，BLOOM。而随着语言模型规模的不断扩大，涌现出了许多令人惊喜的能力，例如上下文学习和思维链能力。因此，自然语言处理的范式正在从预训练+微调转变为预训练+上下文学习。 2.2 上下文学习和思维链推理 上下文学习（In-context Learning）通过在提示文本中添加输入-输出示例，通过少样本学习（Few-shot Learning）的方式让 LLM 模仿已有示例（demonstrations）解决新的问题。通过上下文学习，LLM  无需额外微调即可使用，并且还能取得不错的性能。尽管如此，其在面对复杂数学推理、常识推理等复杂推理任务时表现不佳。 思维链（Chain-of-Thought）推理要求模型在输出最终答案之前，显式输出中间逐步的推理步骤。这一举措大幅度提高了 LLM 在复杂推理任务上的表现，并且输出的中间步骤方便使用者了解模型的思考过程，提高了大模型推理的可解释性。目前，思维链推理已经成为大模型处理复杂任务的一个常用手段。 03 章节组织 我们将从三个角度介绍思维链相关方法，并且在最后进行了方法间的比较和讨论： 思维链方法（包含思维链构造方法、思维链结构变体、思维链增强方法） 思维链前沿应用（包含工具使用、决策规划、思维链蒸馏——提高小模型推理能力） 未来研究展望（包含多模态思维链推理、可信思维链推理——减少幻觉、思维链理论研究） 04 思维链方法 4.1 思维链构造方式 根据模型进行思维链推理所需的推理链条人工标注程度，我们将其分为手动、自动、半自动三种构造方式。 4.1.1 手动思维链构造 示例中的推理链条完全由人工标注。优缺点：人工标注推理链条具有较高质量，为少样本学习提供了优质的信号。但是人工标注需要较大的人力成本开销，并且会遇到示例选择难以优化、跨任务迁移困难等问题。 4.1.2 自动思维链构造示例中的推理链条完全无需人工标注。具体来说，它分为 Zero-shot CoT 和 Auto CoT 两种方式。前者通过特定的提示文本激发模型在没有示例的情况下生成推理链条；后者则是使用前者零样本生成的推理链条，并结合示例选择策略，通过少样本学习的方式生成推理链条。优缺点：自动思维链构造不需要人工标注极大减少了人工成本，并且由于无需针对任务设定示例，在不同任务间可以方便迁移。但是由于缺少高质量人工标注信号，其性能通常较差，时常会出现事实错误、逻辑错误等幻觉现象。 4.1.3 半自动思维链构造示例中的推理链条少量由人工标注。具体来说，人工标注少量推理链条作为“种子样例”，基于这些种子样例进行拓展得到大量的推理链条，之后通过示例选择通过少样本学习的方式生成推理链条。优缺点：半自动构造方法结合了前二者的优点，在推理性能和人力成本间达到了平衡。少量人工标注提供了高质量的信号从而提高了推理质量，并且自动的推理链条拓展也减少了人工成本，在不同领域间迁移也仅需对种子样例进行重新标注。 4.2 思维链结构变体最原始的思维链是链式结构，并且以自然语言描述中间推理过程。链式结构过于线性，一定程度上限制了它在复杂任务上的能力，为此许多研究对思维链的结构进行了探索。 4.2.1 链结构变体链式结构变体主要针对中间推理过程的形式进行修改。程序语言的执行和复杂数学推理的过程十分契合，一些工作提出使用程序语言代替自然语言，通过生成可执行程序作为推理链条，并执行该程序得到最终推理结果，例如 PAL、PoT。此外还有一些其他形式的中间推理过程，例如 Algorithm-of-Thought 将推理链条替换为算法的执行过程，激发大模型内部使用算法推理的能力，Chain-of-Symbolic 在规划任务中使用符号代替了复杂的环境。 4.2.2 树结构变体链式结构的思维链限制了探索的广度，一些方法显式地构造了树并引入了树搜索算法。结合树结构和树搜索算法可以对不同的推理路径进行探索，并且引入了回溯、自我评估、剪枝的操作，在复杂任务及规划任务上取得优秀表现（Tree-of-Thought）。此外有方法在中间步骤中额外引入了不确定性评估，一定程度缓解了由不确定性带来的推理级联错误（Tree-of-Uncertain-Thought）。 有些方法通过树结构加快推理速度，通过将问题分解成可以平行解决的子问题并行解码，但这种方法仅限于解决简单任务，无法处理复杂推理任务（Skeleton-of-Thought）。然而，当前的树结构变体方法在任务选择上有较大的局限性，并且需要针对任务设定具体的提示指令，这些困难阻碍了它的广泛应用。 4.2.3 图结构变体图结构相较于树引入了更复杂的拓扑结构。Graph-of-Thought  在推理中通过环结构引入了自我修复，并根据图拓扑结构引入了信息聚合，在处理复杂任务时有着更较优秀有的表现，但是其面临着和树结构变体类似的问题，阻碍了它的广泛应用。ResPrompt  通过在提示文本中引入了“残差链接”来连接、聚合不同步骤的推理结果，隐式地引入了推理步骤之间地图结构，可以在数学推理等通用任务上使用，并且取得了优秀的效果。 4.3 思维链增强方法针对思维链进行某一特性的针对性增强，例如添加推理步骤的验证和完善、引入外源知识、问题分解、多次采样并投票、提高效率等。 4.3.1 基于验证和完善大模型在推理过程中往往会出现幻觉现象，例如事实性错误和逻辑性错误。通过引入针对推理过程的验证来获取反馈信号，并根据该反馈讯号对推理进行完善可以一定程度缓解这种现象。一个简单的思路是对推理步骤进行校验，例如通过演绎推理检验前后推理的一致性（Verify-CoT）、对每一个推理步骤进行细粒度的校验（DIVERSE）。 事实性错误通常通过引入知识进行缓解，具体来说分为外源知识和内源知识。对于内源知识，模型在回答问题前，首先通过提示指令获取模型内部的知识，并基于这些知识进行推理（SCREWS、Chain-of-Verification、Crystal、Step-Back Prompting），外源知识的引入将会在后续章节中介绍。对于推理一致性，一些方法通过反向推理进行验证。具体而言，他们根据问题和模型的预测来推理问题中的条件，根据推测出的条件和真实条件的一致性来判断推理的正确性（RCoT、FOBAR、Self-Verification）。 4.3.2 基于问题分解 模型直接回答复杂问题是十分具有挑战性的，而回答简单问题则得心应手。因此将问题分解成子问题显式地一步步解决是一类有效的方法。 Least-to-Most 使用了自顶向下的问题分解策略，首先将问题一次性分解成若干子问题，之后逐个解决从而得到最终的答案；Successive Prompting 采取了一种迭代分解策略，每轮迭代分解一个子问题并解答，并使用其促进后续的问题分解和回答；Decomposed Prompting 采取模块化设计，对不同类型的子问题设计专属模块负责解答，提高了子问题解答的准确性。此外，BINDER 采取神经符号的方式，通过程序执行得到最终答案；DATER 则关注表格推理的问题分解，需要同时考虑问题和表格的分解。 4.3.3 基于外源知识模型内部存储的知识在预训练结束后便会定格，无法获取新的知识，导致知识的匮乏和过时。从维基百科、知识库、词典等途径引入外源知识，能够一定程度缓解这个问题。Chain-of-Knowledge 从知识库中获取结构化知识进行知识指导的推理，并且根据结构化知识对推理链条的真实性和可信性进行验证。KD-CoT 将多跳推理转化为多轮问答形式，在每轮问答中检索相关的事实知识辅助问答。 4.3.4 基于排序或投票由于语言模型是基于概率采样的，在生成文本时会具有一定的随机性，通过多次采样并对采样结果进行集成，可以有效地缓解这个现象，并显著提高推理的性能。一些工作在推理链条或答案层级进行粗粒度的集成，例如 Self-Consistency、Complex CoT、Verifiers。这种集成粒度过粗没有考虑到推理步骤，为此另一些工作考虑到了中间推理步骤进行细粒度的集成，例如 Self-Check、GRACE。除了通过概率进行采样外，Diversity-of-Thought 通过不同的提示文本来采样多跳推理路径。总的来说，基于多次采样的策略已经成为当前思维链推理中常用的技术。 4.3.5 效率提升尽管思维链推理已经展现出卓越的性能，其推理速度慢、使用开销大仍是不可忽视的问题。目前工作从减少推理链条标注成本、加快推理时解码速度和降低推理时的多次采样次数开销入手。 05 思维链前沿应用 5.1 工具使用 虽然大模型具有非常强大的知识水平，其依然缺乏对于时效性内容以及领域外知识的更新能力，并且语言模型在数学计算、符号推理上也较为薄弱，在遇到这些问题时往往会产生幻觉现象。 为此，许多方法探究如何使用外部工具对 LLM 进行增强，通过提示或微调等方式引入使用工具（调用 API）的能力。网页和知识库检索能够让模型获取最新的外部知识，数学计算器与程序执行可以用以处理更为复杂的计算问题，调用其他模型能够获得其他模态（图像、视频、语音）的理解以及生成能力，甚至是与外部环境进行感知与交互，实现具身智能。思维链推理在工具增强方法中起到了非常重要的作用。大多数情况下，模型对于工具调用的需求是隐含的。工具提高了大模型在单步“动作”下的处理能力，而思维链赋予了模型在推理过程中对于问题的分解，工具使用形式的思考以及工具调用结果的追踪处理能力。 5.2 决策规划 思维链提供了一种将问题分解为链式子问题的形式，从而处理较为复杂的问题。然而，对于更为复杂的任务，链式的分解形式并不充分。在前文中，我们介绍了将链式推理拓展到树结构、图结构等形式的工作。 除此之外，LLM+P，LLM+DP 等工作将问题分解为规划领域定义语言（Planning Domain Definition Language, PDDL）的形式，通过外部模块对过程进行规划调度，最终再转换回自然语言形式用 LLM 进行处理。这些方式都提供了更为灵活的分解以及调度过程，增强模型的规划能力。 在长期规划中，模型产生的错误会进行累积。并且在执行过程中可能会遇到计划外的错误，不断进行重试也无法得到正确的结果。因此需要提高模型在推理过程中对错误处理、总结，以及对计划更新的能力。Self-Refine  能够让模型对结果进行自我反馈以及优化，而  Reflexion  在此基础上加入长短期记忆，根据历史经验进行决策。AdaPlanner 等工作则能够根据环境反馈优化规划过程，提高灵活性。规划增强的方法可以与工具增强、多智能体等方法进行结合，进一步增强大模型在复杂问题上的处理能力。 5.3 思维链蒸馏 思维链被视为大模型的一种涌现能力，然而，这种能力在一些规模较小的模型上并不是很显著，限制了小模型在推理时的表现。 当模型具备一定的思维链能力时，可以通过自监督与自我迭代的方法对推理能力进行强化，例如 LMSI，STaR 等。 但大多数情况下，小模型的思维链能力较弱，难以输出可靠的推理过程进行自我蒸馏。此时需要依靠具有较强思维链能力的大模型输出推理链条，再蒸馏给小模型，从而让小模型也获得一定的推理能力。一般来说，蒸馏时需要对数据进行筛选，有答案标签的情况下可以通过标注筛选出结果正确的推理过程，而在没有标注时也能通过 self-consistency  等方式投票得出较为可靠的答案。 除了推理结果的正确性外，推理过程的多样性对于蒸馏的效果也非常重要。SCoTD 发现针对每个样本采样多种推理路径能提高小模型的推理性能，SCOTT 通过对比解码和反事实推理等方式进一步提升思维链质量，缓解小模型学习到推理过程“捷径”的问题。 思维链的形式也会影响小模型的学习效果。DialCoT 将思维链过程拆解为多轮对话的形式，简化小模型的学习难度。MWPCoT 和 PlanningToken 等工作则在数学推理过程中引入高层次的信息表示，提高模型在推理过程中的一致性以及在不同问题上的泛化性。不过需要注意的是，模型在多维度能力上存在着非常复杂的权衡。虽然通过蒸馏和微调的方式可以提高小模型在专一领域的推理能力，这个过程同时会损害模型在其他通用领域的性能（Specializing-Smaller-LM）。 06 思维链未来研究方向 6.1 多模态思维链推理目前的多模态思维链推理主要集中在图文领域，使用小模型进行微调，尚处于早期研究阶段。基于视觉-文本基座大模型和视频推理任务上存在着很大的探索空间。 6.2 可信思维链推理 | 减少大模型幻觉基于大语言模型的思维链推理存在幻觉，如何减少幻觉，实现可信思维链推理是潜在的研究方向。 6.3 思维链理论思维链有着惊人的性能，但其背后的原理和能力边界仍处于未知状态。从理论上探究思维链的能力来源、能力边界以及其相较于上下文学习的优点，可以更好地指导并促进思维链应用。
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