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材料创新与人工智能驱动的果蔬精准保鲜智能包装：应用与未来趋势
2026
Trends in Food Science & Technology
食品标签
水果/蔬菜与菌菇类/植物类 货架期预测与品质劣变动力学 包装设计与机械性能 智能/指示型包装 其他可持续性主题计算机标签
机器学习/统计学习 深度学习 定量预测/回归分析 过程控制与实时优化背景
采后果蔬极易因成熟衰老、呼吸代谢和微生物感染而发生品质劣变和腐败。这些问题不仅造成巨大的经济损失，还增加了食源性疾病的风险。尽管传统包装能对腐败因素提供基本的物理防护，但它受限于生物降解性差、功效固定以及可调性不足等问题，无法满足绿色可持续发展和高品质保鲜的多重需求。
范围与方法
为解决这些局限性并超越被动防护，针对采后果蔬生理和病理特性量身定制的智能包装为延长货架期提供了创新解决方案。基于对这些特性的精准理解，智能包装技术通过调控导致品质劣变的关键因素（包括大气失衡、乙烯诱导的成熟、温湿度波动以及微生物增殖）来实现精准保鲜。同时，人工智能（AI）进一步推动了智能包装的设计与应用发展，作为一种强大工具，它加速了从传统试错设计向预测性的计算机模拟材料开发的转变。本综述系统地呈现了当前的研究进展，重点介绍了根据果蔬特性设计包装的策略以及AI的实施路径。此外，综述还全面探讨了推进包装系统发展的设计框架、面临的挑战及潜在的解决办法。
主要发现与结论
智能包装能够根据农产品的特性实现精准保鲜，推动保鲜包装从被动防护向智能感知、动态调控和绿色再生转变。此外，可融入仿生材料、AI技术、供应链监测和生物降解性评估等创新方法，以开发更符合市场需求的新型保鲜包装材料。 -
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作为食品科学与营养大数据分析工具的文本挖掘应用综述
2020
Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety
食品标签
营养与生物功能 食品安全与风险评估 标准/法规/数据库分析计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 知识抽取与语义理解 文本/知识库/法规数据 大规模数据集大数据分析能够将海量数据转化为可用于明智商业决策和运营决策的见解，因此在许多行业都有应用。先进的数据挖掘技术已被应用于食品行业供应链的多个环节。然而，以往的研究主要集中在对仪器生成数据的分析上，例如来自高光谱成像、光谱学和生物识别受体的数据。由于大数据分析技术的进步，数字文本数据在食品和营养学领域的重要性最近才受到关注。本综述旨在概述食品行业中文本数据的数据源、计算方法和应用。本文将讨论文本挖掘技术，如词级分析（例如频率分析）、词关联分析（例如网络分析）以及先进技术（例如文本分类、文本聚类、主题建模、信息检索和情感分析）。文本数据分析的应用将在食品安全与食品欺诈监测、饮食模式特征分析、消费者意见挖掘、新产品开发、食品知识发现、食品供应链管理和在线食品服务等方面进行阐述。其目标是为智能决策提供见解，以改善食品生产、食品安全和人类营养。
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Umami-Transformer：一种用于鲜味肽高精度预测和实验验证的深度学习框架
2025
Food Chemistry
食品标签
其他添加剂与配料 感官科学与消费者研究 数值仿真 蛋白质与氨基酸计算机标签
其他深度学习结构 分类/鉴别/等级评定 组学数据在食品领域，鲜味肽的识别及其感官评价均受到传统方法效率低下和人工评估主观性的限制。为解决这些问题，研究人员将Transformer架构与8个理化描述符相结合，开发出了Umami-Transformer。该模型的分类准确率达0.965，F1分数为0.903，马修斯相关系数为0.889。研究人员对所有二肽至五肽进行了检测，合成了4种预测得分最高且对接亲和力较强的肽（DD、DDE、DDED和DDEDD）。感官分析和电子舌分析证实，浓度为1 mg/mL的DDE和DDED具有鲜味和咸味，其效果超过了浓度为3 mg/mL的谷氨酸钠。分子对接研究表明，鲜味肽的N端或C端存在天冬氨酸/谷氨酸残基，这会增强它们与鲜味受体的相互作用，从而引发鲜味感知。理论建模与味觉优化的实际应用相结合，可显著节约成本。
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基于3D打印和轻量级深度卷积神经网络（DCNN）的供应链中水果和蔬菜新鲜度智能监测
2025
Food Chemistry
食品标签
新鲜蔬菜 品质、结构与理化性质 过程监测与在线检测 生产管理与数字化工厂 显微与成像技术计算机标签
卷积神经网络 其他深度学习结构 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据本研究提出了一种创新的智能系统，用于监督新鲜农产品的质量，结合了3D打印技术和深度卷积神经网络（DCNN）。通过3D打印技术，实现了灵敏、轻便且可定制的双色一氧化碳2监测标签使用溴酚蓝和甲基红作为指示剂制作。这些标签被贴上以敏感监测一氧化碳的变化2蔬菜如绿叶蔬菜、黄瓜、秋葵、李子和枣子等储存过程中的含量。标签的ΔE被发现与一氧化碳呈显著正相关2水平和重量下降率，同时显示出与硬度的强烈反比关系，间接反映了农产品的新鲜度。此外，应用了四款轻量级DCNN模型（GhostNet、MobileNetv2、ShuffleNet和Xception）来识别不同储存日的标签图像，其中MobileNetv2表现最佳。三种秋葵鲜度等级的分类准确率分别为96.06%、91.12%和93.86%。基于该模型开发了一款移动应用，在不同储存阶段识别标签表现出色，适合实际应用并有效区分新鲜度。通过将新颖标签与先进的DCNN模型结合，食品监测的准确性和实时能力可显著提升。
思考过程与原因：该研究的对象包括绿叶蔬菜（A111）、黄瓜、秋葵以及李子、枣（属于核果类 A42）。研究场景是供应链/储存（Storage/Supply chain, B93），目的是进行新鲜度（Freshness）的智能监测（Intelligent monitoring），这属于品质管理（B03）和快速检测（B91）。技术手段是利用3D打印的CO2指示标签，通过图像识别（C12，机器视觉）来分析标签颜色变化。在AI与数字化方面，使用了深度卷积神经网络（DCNN, E21），并特别强调了轻量级模型（Lightweight, GhostNet/MobileNetv2等），这属于模型压缩/优化（E28）。任务是对不同储存天数的 -
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结合超高压水解和机器学习发现虾头中增咸肽的多维策略
2025
Food Chemistry
食品标签
甲壳类 副产物与废弃物高值利用 组学与高通量技术 盐替代品与其他代谢敏感因子计算机标签
智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 组学数据本研究旨在制定一项综合策略，以探究将超高压（UHP）辅助酶解与机器学习和分子对接相结合的方法是否能有效从南美白对虾虾头中识别出咸味肽（SPs）。超高压处理（400兆帕，30分钟）显著增强了蛋白质水解效果，相比传统方法，产生了更多低分子量肽（<3千道尔顿，占比66.44%）。肽组学鉴定出211种差异表达肽，这些肽富含与咸味相关的疏水性/酸性残基（如天冬氨酸、谷氨酸）。整合两亲伪氨基酸组成（APAAC）和集成分类器（KNN-LR-RF）的机器学习模型在咸味肽识别方面实现了优异的预测性能。分子对接发现5种新型肽（DDL、TVT、DPS、VM、PM）与TMC4受体具有较强的结合亲和力（-5.103至-6.251千卡/摩尔），并通过固相合成和电子舌分析得到了验证。这项研究为虾加工废弃物的增值利用以及通过生物活性肽的发现推动低钠食品原料的开发提供了一种可持续的方法。
特刊 近期征稿
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IF=8.2！征稿 | Food Chemistry X：Wine Chemistry
葡萄酒是一种全球重要的饮品，近年来的进展加深了我们对酿酒、稳定和陈酿中化学反应的理解。本特刊聚焦葡萄酒化学，探讨分子与感官相互作用、感性学、代谢组学、蛋白质组学以及风土的影响。它关注当代挑战，如气候变化与适应的影响、数字化转型与技术进步，以及低酒精和无酒精葡萄酒的生产。主题包括发酵、风味化学、稳定性和陈年机制。通过原创研究和评测，本期旨在全面概述当前创新，提升分析能力、葡萄酒质量、产地理解及可持续性。本特刊探讨了葡萄酒化学的最新进展，重点关注酿酒、稳定和陈酿过程中的分子与感官相互作用。内容涵盖风味化学、分析技术、发酵、气候变化影响、数字与技术创新以及低酒精趋势等主题，旨在通过循证研究和评测提升葡萄酒品质、地道性和可持续性。
IF=8.2！征稿 | Future foods: Digital food interactions. Designing and manufacturing for health, sustainability, new sensory dimensions and education
本特刊旨在为学术界和食品行业的研究人员提供一个平台，讨论并展示他们关于数字世界与物理世界在食品设计、制造、感知、消费和废弃等背景下整合所带来的科学、社会和环境影响的关键发现。
IF=8.2！征稿 | Future foods: Food Informatics, Artificial Intelligence, and Large Language Models in Future Food Research
本特刊旨在通过展示食品信息学、人工智能和大型语言模型在推动未来食品研究和创新中变革性作用的前沿研究和综述。
会议 内容速览
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2026.06.04 ~ 2026.06.06
六月大连 | 2026第四届亲水胶体国际研讨会
主办单位：大连工业大学、国际亲水胶体学会。会议以“智研“胶’点赋能未来”为主题，将系统聚焦于亲水胶体的基础理论智能设计与绿色制造，深入探讨其在健康赋能与海洋可持续发展中的前沿应用。
2026.07.16 ~ 2026.07.18
七月 广州 | 第四届食药同源功能食品与健康大会
我国食药同源产业已进入以“营养与健康”为导向的深度转型期，迫切需要科技创新。食疗既是传承和弘扬中国“食药同源”传统文化的重要载体，也是进入大健康时代改善国民营养健康状况的现实选择。 作为食药同源产业的新兴领域，食疗产业成为我国食品产业健康转型的一个重要发展方向。如何开展跨地区多学科融合合作，助推健康中国战略和大食物观背景下食疗产业高质量发展，更大限度地食疗在维护健康中的作用；利用“食药同源”这座庞大的资源宝库，将“传统与现代”科学有机地结合，开展科技创新、突破技术瓶颈的问题。
2026.07.10 ~ 2026.07.13
七月 | 2026植物基食品国际年会
植物基食品国际年会(IS-PBF)是全球植物基食品领域最具影响力的学术盛会之一。继前两届会议成功举办后，2026植物基食品国际年会将继续秉承推动全球植物基食品科技创新与产业融合的宗旨，围绕“绿色转型与健康未来”这一主题，汇聚来自全球顶尖科研机构、高等院校、行业协会及领军企业的专家学者、研究人员与产业精英。
2026.07.17 ~ 2026.07.19
七月锦州 | 2026•第四届食品研究与创新发展学术会议
2026年是“十五五”规划开局之年，也是新质生产力赋能食品产业、农业农村现代化全面推进的关键之年。在“大食物观”的引领下，产业融合、科技创新、营养健康、绿色智能成为驱动食品行业高质量发展的核心引擎。
