大數(shù)據(jù)在食品安全中的應(yīng)用

時(shí)至今日，科學(xué)技術(shù)的發(fā)展能夠處理大量不同來(lái)源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些技術(shù)常常被稱作大數(shù)據(jù)，其開(kāi)啟了新的研究和應(yīng)用領(lǐng)域，也將會(huì)對(duì)當(dāng)今社會(huì)逐漸產(chǎn)生影響力。本文評(píng)價(jià)了應(yīng)用在食品安全領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)及其潛在發(fā)展趨勢(shì)。在世界的各個(gè)地方，各國(guó)政府激勵(lì)源于公共資助研究項(xiàng)目的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)發(fā)表。對(duì)于企業(yè)利益相關(guān)者如何處理食品安全和提出問(wèn)題，這項(xiàng)政策迎來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇，這在以前是根本無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。由于大數(shù)據(jù)新的發(fā)展，應(yīng)用手機(jī)作為食品安全檢測(cè)設(shè)備和利用社交媒體為食品安全問(wèn)題預(yù)警也將成為可能。

一、引言

在全球化進(jìn)程的影響下，社會(huì)企業(yè)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包括商業(yè)，政府，健康保健和各研究學(xué)科，比如天然科學(xué)、生命科學(xué)、工程學(xué)、人類學(xué)和社會(huì)科學(xué)。這些大數(shù)據(jù)越來(lái)越可利用化，可以被用來(lái)開(kāi)拓視野，提高決策，并且提高產(chǎn)品和服務(wù)的質(zhì)量。但是，大數(shù)據(jù)的聚集和加速產(chǎn)生，需要相關(guān)數(shù)據(jù)的有效收集、儲(chǔ)存和處理來(lái)戰(zhàn)勝挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用趨于多元化，比如來(lái)源于亞馬遜網(wǎng)站的推薦系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)流感的爆發(fā)。另外還有一些文章研究了大數(shù)據(jù)潛在的應(yīng)用。

“大數(shù)據(jù)”一詞很少應(yīng)用在食品安全相關(guān)領(lǐng)域，主要是因?yàn)槭称钒踩珨?shù)據(jù)和信息過(guò)于分散，主要集中于食品、健康和農(nóng)業(yè)企業(yè)。食品安全領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的應(yīng)用需要內(nèi)部操作標(biāo)準(zhǔn)的建立和實(shí)施，以及保密性保護(hù)。傳統(tǒng)食品安全數(shù)據(jù)，例如全國(guó)調(diào)控?cái)?shù)據(jù)，數(shù)量相對(duì)有限，雖然在區(qū)域之間不能達(dá)到和諧，但是具有很好的結(jié)構(gòu)化。為了考察大數(shù)據(jù)方法如何能夠有利于食品安全，本文作者分析了食品安全工具的應(yīng)用，發(fā)展于不同階段的大數(shù)據(jù)研究（例如數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和轉(zhuǎn)移、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化）。此外，作者分析了某些大數(shù)據(jù)在食品安全中是否以及如何扮演重要的作用，同時(shí)提供了一些范例來(lái)探討未來(lái)的發(fā)展和機(jī)會(huì)。

二、大數(shù)據(jù)的定義

關(guān)于大數(shù)據(jù)的的定義有很多種。世界衛(wèi)生組織使用的定義是：新興應(yīng)用的快速收集的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)以不可定量的兆字節(jié)，拍字節(jié)，甚至澤字節(jié)的儲(chǔ)存形式存在。Gartner教授在2012年描述了對(duì)于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)，具有三維特性：大數(shù)據(jù)具有高容量、高速和高多樣性信息組，同時(shí)需要新的處理形式來(lái)提高決策，發(fā)掘觀點(diǎn)和過(guò)程優(yōu)化。歐委會(huì)于2014年發(fā)布了相似的定義：3V，即容量、速度和多樣性。大數(shù)據(jù)指以高速產(chǎn)生的大量的不同字節(jié)的數(shù)據(jù)，其具有大量不同的字節(jié)來(lái)源。處理今天的大量和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)組需要新的工具和方法，例如強(qiáng)有力的處理器、軟件和運(yùn)算法則。2015年，De Mauro教授提出大家一致同意的定義：大數(shù)據(jù)代表具有高容量，高速和多樣性三大特性的信息組，同時(shí)需要通過(guò)特殊的技術(shù)和分析方法來(lái)使其轉(zhuǎn)換為價(jià)值所在。

三、食品安全中大數(shù)據(jù)應(yīng)用

最近世界衛(wèi)生組織提出采用大數(shù)據(jù)方法來(lái)支持食品安全中面臨的決策問(wèn)題，產(chǎn)生了一個(gè)食品安全平臺(tái)“FOSCOLLAB”，對(duì)來(lái)源于不同的學(xué)科進(jìn)行整合。在這個(gè)平臺(tái)中，來(lái)源于多個(gè)企業(yè)中的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如農(nóng)業(yè)、食品、公共衛(wèi)生和經(jīng)濟(jì)指數(shù)被整合，通過(guò)專用設(shè)施，能夠被使用者所應(yīng)用。

（一）食品安全的數(shù)據(jù)收集

通過(guò)包含和產(chǎn)生食品安全有效信息，來(lái)區(qū)別不同類型來(lái)源，例如（在線）數(shù)據(jù)庫(kù)、互聯(lián)網(wǎng)、組學(xué)分析、手機(jī)和社交媒體。

1. 在線數(shù)據(jù)庫(kù)

為了監(jiān)測(cè)食品中有害成分的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生了許多數(shù)據(jù)庫(kù)。世界衛(wèi)生組織于2015年發(fā)布的全球環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)包含數(shù)以萬(wàn)計(jì)的全球監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)入口?？紤]到其入口相對(duì)數(shù)量多，因此數(shù)據(jù)以一種邏輯化方式所結(jié)構(gòu)化，并且容易獲取。關(guān)于化學(xué)試劑性質(zhì)信息，微生物生長(zhǎng)條件和天氣報(bào)告，在食品安全研究中占有重要地位。也可以使用模型來(lái)預(yù)測(cè)某些有害成分的存在，比如小麥中的真菌毒素。這些天氣狀況報(bào)告包含許多高速產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被收集在農(nóng)業(yè)和供應(yīng)鏈。不僅結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)收集食品安全事件，而且也可以通過(guò)國(guó)際食品安全權(quán)威機(jī)構(gòu)的網(wǎng)站和媒體報(bào)道來(lái)查看。而后者的數(shù)據(jù)來(lái)源是非結(jié)構(gòu)化的，并且分散在網(wǎng)絡(luò)中，很難獲取。一個(gè)相似的例子是食品污染物突發(fā)事件的登記（通過(guò)疾控中心）。這些事件也可以在網(wǎng)絡(luò)和社交媒體中找到。

2. 互聯(lián)網(wǎng)

因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)包含大量的信息來(lái)源，可以通過(guò)開(kāi)發(fā)互聯(lián)網(wǎng)來(lái)輔助風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理人和風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)顧問(wèn)應(yīng)對(duì)食品安全問(wèn)題。開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)信息采集系統(tǒng)用于在互聯(lián)網(wǎng)上查詢與食品安全相關(guān)的論文報(bào)告。這種系統(tǒng)的一個(gè)典型例子是MedISys，它屬于歐委會(huì)聯(lián)合研究中心開(kāi)發(fā)的歐洲媒體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

3. 在線功能基因組學(xué)數(shù)據(jù)目錄

“組學(xué)”一詞覆蓋許多學(xué)科，包括基因組學(xué)（研究核苷酸變異對(duì)基因的影響）、轉(zhuǎn)錄組學(xué)（mRNA表達(dá)）、代謝組學(xué)（代謝物水平）和蛋白組學(xué)（多肽和蛋白質(zhì)水平）。為化學(xué)安全所開(kāi)發(fā)的基于毒理基因組學(xué)的預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)的主要方法，尤其是為了達(dá)到鑒定危險(xiǎn)物的目的，包含大規(guī)模的基因組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，這些數(shù)據(jù)庫(kù)采集于細(xì)胞或動(dòng)物的有毒物質(zhì)的暴露。毒理基因組學(xué)的目的是闡明有毒物質(zhì)表達(dá)的分子機(jī)制和分子表達(dá)類型（比如分子生物標(biāo)記），同時(shí)能夠使用“基于動(dòng)物”和體外（細(xì)胞）模型來(lái)預(yù)測(cè)體外和體內(nèi)毒性。

4. 手機(jī)

使用手機(jī)變得越來(lái)越廣泛，新的應(yīng)用快速發(fā)展，包括食品安全和健康相關(guān)的應(yīng)用。報(bào)道顯示聯(lián)合使用智能手機(jī)和便攜式設(shè)備可以監(jiān)測(cè) (1)水質(zhì)中汞污染，(2)啤酒中赭曲霉毒素A污染，(3)食品中多種過(guò)敏原污染，以及(4)水質(zhì)和食品中微生物（大腸桿菌）污染。在手機(jī)上收集得到的數(shù)據(jù)不僅可以通過(guò)無(wú)線連接個(gè)人計(jì)算機(jī)，而且能夠轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)云或其他數(shù)據(jù)中心。

（二）數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和轉(zhuǎn)移

通常來(lái)講，通過(guò)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)能夠達(dá)到數(shù)據(jù)儲(chǔ)存，例如MySQL， Oracle和PostgreSQL。但是，這些系統(tǒng)不足以用來(lái)支持大數(shù)據(jù)處理。對(duì)于大數(shù)據(jù)而言，需要由比傳統(tǒng)系統(tǒng)所能提供的更快的速度、更好的機(jī)動(dòng)性和可實(shí)現(xiàn)性。因此，下一代數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)發(fā)展非關(guān)聯(lián)的，開(kāi)放源模式和水平可伸縮性，也就是NoSQL。這些系統(tǒng)很好例子有MongoDB， Cassandra和HBase等等。

（三）數(shù)據(jù)分析

在NoSQL中，隨著數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和轉(zhuǎn)移到處理單元之后，接下來(lái)就是數(shù)據(jù)分析。使用最廣泛的大數(shù)據(jù)分析方法分為以下兩大類:：(1)推薦系統(tǒng)；(2)機(jī)器學(xué)習(xí)。

（四）可視化

不同的可視化工具用來(lái)分析和總結(jié)大數(shù)據(jù)，這些工具有利有弊。最常見(jiàn)的是R和Cicos. R，這是一種通過(guò)使用在數(shù)據(jù)中的開(kāi)放源程序語(yǔ)言，來(lái)可視化和分析數(shù)據(jù)的工具，并提供圖功能和網(wǎng)絡(luò)圖功能。Circos允許在循環(huán)布局中可視化數(shù)據(jù)，同時(shí)開(kāi)發(fā)目標(biāo)物和位置之間的關(guān)系。該軟件成為了可視化染色體的標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于商業(yè)可視化軟件而言，不需要編程技能，IBM公司開(kāi)發(fā)的在線可視化處理工具 Many Eyes和Tableau都是很好的選擇。

四、食品安全大數(shù)據(jù)實(shí)例

（一）農(nóng)業(yè)鏈和食品供應(yīng)鏈

在農(nóng)業(yè)鏈，大數(shù)據(jù)可以通過(guò)有關(guān)環(huán)境因素的鏈接信息來(lái)預(yù)測(cè)病原體或污染物存在。例如，通過(guò)監(jiān)測(cè)田間作物條件，可以達(dá)到在進(jìn)入食品鏈之前，鑒定黃曲霉毒素污染增加的面積。在另一研究中，研究者以歐洲西北部的小麥為對(duì)象，通過(guò)使用大量的模型和數(shù)據(jù)庫(kù)（包括天氣數(shù)據(jù)），開(kāi)發(fā)出定量模型，從而預(yù)測(cè)小麥真菌毒素的污染。

（二）突發(fā)事件和來(lái)源鑒定

在食品安全性突發(fā)事件產(chǎn)生過(guò)程中，大量的樣品被收集和分析，產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)和信息，這些數(shù)據(jù)和信息被用來(lái)鑒定突發(fā)事件的來(lái)源?？焖俸Y選病原體基因技術(shù)（全集因序列和下代序列）的發(fā)展，導(dǎo)致專一基因信息的收集和病原株或亞型的出現(xiàn)。例如，2011年，在德國(guó)發(fā)生的病原體“腸出血性大腸桿菌”事件，在不同面積，細(xì)菌存在的信息被收集到。健康個(gè)體的家能夠用來(lái)篩選庇護(hù)病原體，通過(guò)監(jiān)測(cè)每個(gè)家庭來(lái)篩選二級(jí)感染。在初級(jí)階段，這些監(jiān)測(cè)信息幫助檢測(cè)問(wèn)題，允許及時(shí)地提供防護(hù)性措施，最終阻止突發(fā)事件的發(fā)生。

（三）鑒定突發(fā)事件采用可選擇性數(shù)據(jù)來(lái)源

除了基因信息，其他因素也用來(lái)建立污染來(lái)源。2011年，Gardy教授等學(xué)者從肺結(jié)核突發(fā)事件中得出結(jié)論：基因類型和單獨(dú)聯(lián)系溯源不能夠確切地獲取突發(fā)事件的真正動(dòng)力學(xué)。作者采用社會(huì)環(huán)境信息與全基因序列結(jié)合，來(lái)檢測(cè)突發(fā)事件爆發(fā)的來(lái)源和原因。雖然數(shù)據(jù)樣本不足夠大，但是通過(guò)應(yīng)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)的多樣性大大增加。

五、食品安全大數(shù)據(jù)的未來(lái)

在歐洲，歐委會(huì)發(fā)布了一項(xiàng)大數(shù)據(jù)策略，用來(lái)支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)使化的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。他們支持開(kāi)放式數(shù)據(jù)獲取，例如，免費(fèi)在線獲取歐盟資助項(xiàng)目的研究結(jié)果，包括科學(xué)論文和研究數(shù)據(jù)。這些歐盟資助項(xiàng)目包含 (1)發(fā)展中國(guó)家的作物監(jiān)測(cè)，(2)全部產(chǎn)品生命周期監(jiān)測(cè)，(3)提高產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程的效率和質(zhì)量。并且歐洲各國(guó)政府，例如荷蘭政府激勵(lì)公共-私人項(xiàng)目來(lái)開(kāi)發(fā)大數(shù)據(jù)潛力。在美國(guó)，奧巴馬政府發(fā)布了“大數(shù)據(jù)研究和開(kāi)發(fā)倡議”，以便更大程度的提高可獲取，組織和收集發(fā)現(xiàn)大量數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的工具和技術(shù)。這項(xiàng)倡議增加了政府支持，加速了聯(lián)邦機(jī)構(gòu)從大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取有效數(shù)據(jù)的能力。同時(shí)也鼓勵(lì)私營(yíng)公司、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、當(dāng)?shù)卣突鹬g關(guān)于新大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的合作，比如2013年發(fā)布的“數(shù)據(jù)-知識(shí)-行動(dòng)”項(xiàng)目。

六、結(jié)論

在全球范圍內(nèi)，隨著大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，這些數(shù)據(jù)與食品安全直接或者間接關(guān)聯(lián)。當(dāng)前，在食品安全大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，只開(kāi)發(fā)出有限數(shù)量的方法。源于互聯(lián)網(wǎng)，從公共資助研究項(xiàng)目中獲得數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)處理食品安全的利益相關(guān)者來(lái)說(shuō)，開(kāi)啟了新的機(jī)遇。尤其是在食品安全監(jiān)測(cè)中，手機(jī)、高級(jí)溯源系統(tǒng)和社交媒體的使用，需要比以前具有更多大數(shù)據(jù)特點(diǎn)的工具和基礎(chǔ)設(shè)施。