近日，中国农业科学院北京畜牧兽医研究所奶业创新团队在食品科技领域权威期刊《Food Chemistry》发表最新研究成果，建立了一种低成本、高灵敏的牛奶雌马酚检测方法，揭示了牛奶中雌马酚的分布规律与加工稳定性，开发了牛奶雌马酚的高产牛群筛选模型与生物营养强化技术，为新型功能乳品精准开发提供了重要科学依据。

雌马酚是牛奶的重要功能因子，由瘤胃微生物转化饲草异黄酮代谢产生，具有抗氧化、抗衰老、提高骨密度和缓解更年期综合征等多重女性健康作用，被加拿大等国家列入膳食补充剂。然而，牛奶雌马酚含量偏低，同时缺乏雌马酚生成规律认识与调控提升技术，导致雌马酚功能牛奶产业化进程受阻。

研究团队建立了一种基于酸解预处理的液相色谱-串联质谱检测牛奶雌马酚新方法，有效替代成本较高的传统酶解方法，实现了低成本、快速与高灵敏等检测优势。对国内外200份液态奶检测，发现牛奶雌马酚平均含量为24.59 μg/kg，变异系数94.96%，说明牛奶雌马酚含量变化很大。通过对奶牛生产性能等影响因素分析，建立了雌马酚高产牛群筛选的机器学习模型，准确率达到93%，实现对牛奶雌马酚含量的智能化、高精度预估。利用饲料添加剂红三叶草提取物，建立日粮异黄酮与牛奶雌马酚的剂量变化关系，实现牛奶雌马酚含量提升2.3~15.6倍，达到欧洲有机牛奶水平，实现了通过饲料调控提升牛奶雌马酚含量的新突破。进一步分析发现，雌马酚主要位于乳脂肪（69.92%）和乳清（26.08%），其稳定性不受热加工和发酵的影响，为功能乳制品加工提供了科学依据。该研究建立了牛奶雌马酚“低成本检测—智能预测—日粮富集—加工稳定性”的全链条技术体系，破解了牛奶雌马酚检测难、含量低、调控缺的产业瓶颈，为新型功能性乳制品红三叶草牛奶开发提供了解决方案。