怎样评估食物营养成分？规模法则提供新见解

导语

作为一个普适性的规律，规模法则（scaling law）应用于一切自然生长出的系统，不论是城市发展、企业经营还是动物新陈代谢。5月24日，由A-L Barabási 等人在 Nature Food 发表最新研究，通过对4889种食物中营养成分的调研发现，食物中营养成分的含量，由于新陈代谢的限制而遵循幂律法则。这一发现加深了规模法则的影响，并有助于评价深度加工食品是否健康。

研究领域：规模法则

郭瑞东 | 作者

邓一雪 | 编辑

论文题目：

Nutrient concentrations in food display universal behaviour

论文地址：https://www.nature.com/articles/s43016-022-00511-0

1. 食材中的营养成分按规模分布

营养均衡的饮食才算健康饮食，为此，需要对不同食材的营养物质进行记录。美国农业部通过对4889种来自动物及植物的食材中、总计100种化学物质进行测量，编撰了BRENDA数据库，是该研究的数据基础。

以苹果为例，一个苹果中包含着众多的营养物质，从含量最多的水到最少的维生素K，数量差异达8个数量级，然而将其营养物质的含量绘制散点图可以看到，每种食材的营养成分分布服从幂律分布。

                 图1：100克生苹果，按照BRENDA数据库给出的数值，其不同营养物质的含量

而将所有4889种食材的营养成分汇总，可以看到100克食材中，对于每一种营养物质，最高比例的食材所包含的营养物质落在中间尺度，这是规模法则的另一种体现。

图2. 横轴是每100克营养物质含量，纵轴表示每种食材中对应营养物质含量属于该范围的比例，不同的颜色代表不同的营养物质，曲线是根据理论预测的结果。

对上图中每种营养物质，计算其方差、偏度及均值，发现所有食材的营养成分方差有限，与均值呈线性相关，且分布是对称的（即偏度接近0）。

                 图3. 每种营养在不同食材中方差的log、偏度以及方差随平均营养成分的散点图

对于为何会出现这样的幂律现象，研究者给出的解释是，所有食材都是由生命体合成的，而这些生命体，不论动物植物，其新陈代谢、合成和调控每一种营养物质的能力，都受到相同的约束条件。

2. 规模法则帮助判断食物是否健康天然

食材有很多种，而对食材中营养物质的检测并不完全。知晓了食材营养物质符合幂律规律，就能预测食材中没有测量到的营养成分范围，从而进行数据补全。

其次，健康的饮食，其营养成分也应服从幂律分布，这样的饮食符合人类从基因上已适应了的祖先生存的环境。但对于深度加工的食物，由于食品加工过程会改变营养平衡，改变天然营养物质的浓度，而添加盐、糖、脂肪和许多添加剂进一步造成其营养成分不均衡，因此深度加工食品会对公共健康产生深远的影响。目前已知许多深加工食品与肥胖、冠状动脉疾病、糖尿病及癌症风险增加有关。

该研究根据食物营养成分偏离幂律曲线的程度，对50000种深加工食物给出0-100的打分（偏离幂律曲线越远分数越高），具体可在http://www.truefood.tech  网站查看。对于个人来说，可以据此开发健康饮食管理程序，根据饮食记录，判定是否符合规模法则，进而给出健康程度打分和饮食建议。

                 图3. 根据食物营养成分偏离幂律曲线的程度，对深加工食物进行打分，偏离幂律曲线越远分数越高。

论文 Abstract

Extensive programmes around the world endeavour to measure and catalogue the composition of food. Here we analyse the nutrient content of the full US food supply and show that the concentration of each nutrient follows a universal single-parameter scaling law that accurately captures the eight orders of magnitude in nutrient content variability. We show that the universality is rooted in the biochemical constraints obeyed by the metabolic pathways responsible for nutrient modulation, allowing us to confirm the empirically observed scaling law and to predict its variability in agreement with the data. We propose that the natural nutrient variability in food can be quantitatively formalized. This provides a mathematical rationale for imputing missing values in food composition databases and paves the way towards a quantitative understanding of the impact of food processing on nutrient balance and health effects.

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