类目筛选（计算机学者）
清除筛选
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模型类型
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机器学习/统计学习
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偏最小二乘法
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支持向量机
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随机森林
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K-近邻
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梯度提升决策树
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主成分分析/判别分析
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逻辑回归/贝叶斯
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智能手机/其他
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深度学习
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卷积神经网络
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循环神经网络
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目标检测网络
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图像分割网络
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生成对抗网络
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图神经网络
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序列到序列/编码-解码
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其他深度学习结构
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大模型与 LLM
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大语言模型
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视觉基础模型
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多模态基础模型
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知识图谱与 LLM 集成
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垂直领域微调/指令调优
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检索增强生成
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模型设计/优化策略
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迁移学习/领域自适应
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小样本学习
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模型可解释性
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模型轻量化/边缘计算
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特征工程与选择策略
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超参优化/自动机器学习
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强化学习
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模型任务
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分类/鉴别/等级评定
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定量预测/回归分析
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缺陷/异物检测与定位
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过程控制与实时优化
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知识抽取与语义理解
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设计/生成与推荐
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模拟与数字孪生
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模型数据
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来源
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可见光/RGB/视频数据
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高光谱/多光谱光谱
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红外/拉曼光谱数据
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时序传感器/物联网数据
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组学数据
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质构/流变/感官数据
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文本/知识库/法规数据
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多模态/融合数据
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量级
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小规模数据集
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中等规模数据集
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大规模数据集
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超大规模/工业级数据集
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公开数据集
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合成/仿真数据为主
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深度筛选（食品学者）
清除筛选
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研究对象/基质维度
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谷物/块根/豆与坚果类
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小麦
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玉米
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大米
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杂粮
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马铃薯
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其他根茎类
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其他谷物与块根
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豆类与坚果（及籽类）
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肉类/蛋类与水产品
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畜肉
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禽肉
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鱼肉
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甲壳类
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软体与贝类
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内脏及副产物
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其他肉与水产品
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蛋类及其制品
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乳及乳制品
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液态乳
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发酵乳/酸奶
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奶酪
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乳粉
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乳清及乳清制品
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其他乳制品
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水果/蔬菜与菌菇类/植物类
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新鲜水果
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新鲜蔬菜
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果蔬汁/浓缩汁
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果蔬干/果脯/蔬菜干
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其他果蔬制品/植物类
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食用菌菇
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食用花卉
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油脂及油脂制品
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植物油
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动物油脂
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起酥油/人造脂肪
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油炸食品
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其他油脂制品
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饮料
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果蔬饮料
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茶/茶饮料
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咖啡饮料
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乳饮料
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功能/运动饮料
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碳酸饮料
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酒精饮料
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其他饮料
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糖、焙烤与糖果制品
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面包
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蛋糕/糕点
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饼干/薄脆制品
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糖果
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巧克力及含可可制品
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其他焙烤与糖果制品
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蜂蜜等天然糖
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发酵食品及酱腌制品
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大豆发酵制品
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蔬菜发酵制品
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发酵豆制品
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谷物发酵食品
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肉类发酵制品
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水产发酵制品
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其他酱腌/发酵食品
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复合/即食/餐饮食品
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方便面及速食米面
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预制菜/即食菜肴
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冷冻方便食品
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罐头菜肴
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餐饮菜品与团餐
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其他复合食品
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新资源食材
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昆虫蛋白
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微藻及藻类产品
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单细胞蛋白
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细胞培养肉
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其他新资源食材
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食品添加剂与配料
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碳水化合物配料
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脂肪/油脂配料
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蛋白质配料
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乳化剂/稳定剂/增稠剂
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甜味剂
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香精香料
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酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
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营养强化剂
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其他添加剂与配料
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新材料/包装与接触材料
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塑料材料
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纸及纸板
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金属材料
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玻璃材料
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生物基/可降解材料
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多层复合材料
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探针与分析传感材料
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其他材料
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食品加工设备与机械系统
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热处理设备
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干燥设备
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挤压/混合/成型设备
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分选/分级/检验设备
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灌装/封口/包装设备与生产线
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清洗/CIP/卫生相关设备
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输送/搬运/机器人系统
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其他加工设备与系统
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研究主题/科学问题维度
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加工与新加工技术
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传统热加工
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非热加工技术
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物理辅助加工
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3D 打印与结构构筑
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挤压膨化与共挤技术
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其他加工技术
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保藏与贮藏
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冷藏与冷冻保藏
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干燥保藏
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改良气调/控气贮藏
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保鲜涂膜与保鲜剂
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货架期预测与品质劣变动力学
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其他保藏技术
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品质、结构与理化性质
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质构与流变性质
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颜色与外观品质
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微观结构与成像
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氧化、褐变等化学变化
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其他品质相关性质
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特征风味
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营养与生物功能
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基本营养价值评价
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抗氧化/抗炎等功能
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血糖、血脂与代谢相关功能
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肠道健康与微生物相关功能
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其他生物活性与健康效应
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食品安全与风险评估
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微生物安全
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化学污染物
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加工污染物
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过敏原与毒性问题
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暴露评估与风险表征
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其他安全问题
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包装与智能监测
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包装设计与机械性能
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活性包装
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智能/指示型包装
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包装系统中的监测与标签应用
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其他包装相关研究
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可持续性与资源高值化
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副产物与废弃物高值利用
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能耗/水耗与环境影响分析
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生命周期评价与碳足迹
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循环经济与绿色供应链
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其他可持续性主题
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感官科学与消费者研究
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感官评价与方法学
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消费者偏好与接受度
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市场细分与消费行为
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标签、营养声称与信息呈现
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其他感官与消费者研究
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过程控制与数字化
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过程监测与在线检测
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过程优化与控制策略
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生产管理与数字化工厂
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其他过程控制与数字化研究
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研究方法/证据层级维度
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理化与结构表征
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常规理化指标测定
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质构与流变测试
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显微与成像技术
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光谱/色谱/质谱等分析方法
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其他理化与结构表征
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微生物与发酵实验
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微生物计数与生长曲线
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菌种筛选与特性评价
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发酵工艺与动力学
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生物膜与耐受性研究
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其他微生物/发酵方法
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组学与高通量技术
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基因组学
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转录组学
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蛋白质组学
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代谢组学
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微生物组/宏基因组学
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其他组学方法
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风味组学
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体外模型
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体外消化模型
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体外发酵模型
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细胞模型
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模拟胃肠/肠道系统
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其他体外模型
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动物实验/人体试验
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小动物实验
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大动物实验
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人体干预试验
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观察性人群研究
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其他体内/人群研究
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统计建模与仿真
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传统统计分析与回归
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响应面分析与多因素优化
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动力学建模
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数值仿真
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其他统计建模方法
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问卷/市场与消费者研究
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问卷设计与实施
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访谈与质性研究
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行为实验与选择实验
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其他消费者研究方法
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标准/法规/数据库分析
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标准与法规对比分析
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政策评估与影响分析
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食品成分/消费数据库分析
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其他标准法规相关方法
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其他方法
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专利分析
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德尔菲法与专家咨询
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情景分析与情景模拟
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其他难以归类的方法
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关键营养素/成分维度
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常量营养素（宏量）
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蛋白质与氨基酸
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脂质与脂肪酸
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碳水化合物与糖类
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膳食纤维与抗性淀粉
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可溶性膳食纤维
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不溶性膳食纤维
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抗性淀粉
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其他膳食纤维类成分
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维生素
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脂溶性维生素 A/D/E/K
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维生素 C
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维生素 B 族
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其他维生素或前体
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矿物质与微量元素
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钙
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铁
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锌
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碘/硒等微量元素
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钠/钾/镁等常量矿物质
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其他矿物质
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植物化学/生物活性成分
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多酚与黄酮
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花青素与类胡萝卜素
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酚酸类
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含硫植物化合物
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其他植物化学物质
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益生菌/益生元/合生元
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益生菌菌株
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益生元
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合生元产品
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可发酵底物与其他肠道相关成分
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功能性脂类与糖替代品
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植物甾醇/甾烷醇
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共轭亚油酸
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中链脂肪酸
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糖醇类
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非营养性甜味剂
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盐替代品与其他代谢敏感因子
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其他特殊成分
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咖啡因
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茶氨酸
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胆固醇
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嘌呤
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其他特殊成分
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标签记录（计算机学者）
清除全部筛选
标签记录（食品学者）
共 1173 条结果
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基于机器学习的iCASE策略定制工业酶以实现热稳定性和活性进化
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2025
Nature Communications
中科院一区JCR一区
Nan Zheng, Yongchao Cai, Zehua Zhang, Huimin Zhou, Yu Deng, Shuang Du, Mai Tu, Wei Fang & Xiaole Xia
计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析食品标签
食品添加剂与配料 蛋白质配料 过程控制与数字化 过程优化与控制策略 数值仿真由于稳定性和活性之间存在权衡关系，因此在酶进化过程中，获得具有高活性和稳定性的酶一直是一个难以实现的目标。在此，我们开发了一种等温压缩系数辅助的动态挤压指数扰动工程（iCASE）策略，用于构建具有不同复杂度的酶的分层模块网络。分子机制分析表明，适应性进化的峰值是通过变异体之间的结构响应机制实现的。此外，利用基于结构的监督式机器学习建立的这种动态响应预测模型可用于预测酶的功能和适应性，能够在不同数据集上表现出稳健的性能，并对共因效应进行可靠预测。通过四种具有不同结构和催化类型的酶验证了 iCASE 策略的通用性。这种基于机器学习的 iCASE 策略为酶的适应性进化研究提供了指导。
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机器学习揭示影响酵母氧化应激抗性的基因
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2025
Nature Communications
中科院一区JCR一区
Katarina Aranguiz, Linda C. Horianopoulos, Logan Elkin, Kenia Segura Abá, Russell L. Wrobel, Shin-Han Shiu, Antonis Rokas & Chris Todd Hittinger
计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 文本/知识库/法规数据食品标签
食品安全与风险评估 微生物安全 统计建模与仿真活性氧物质（ROS）是酵母在日常代谢过程中以及与其他生物（包括宿主感染）相互作用时所接触到的高活性分子。在此，我们研究了古酵母亚门属糖酵母目中对引发活性氧化合物的 tert-叔丁基过氧化氢化合物的抗性差异，并使用机器学习（ML）来识别基因家族，其大小可预测对活性氧的抵抗能力。最具预测性的特征在与细胞壁组织相关的基因家族中富集，其中包括两个还原酶基因家族。我们评估了特征对每个物种分类的定量贡献，以指导实验验证，并表明老黄色酶（OYE）还原酶的过表达可提高克鲁维酵母的活性氧抵抗能力，而缺乏多个木糖基转移酶编码基因的酿酒酵母突变体对活性氧高度敏感。总的来说，这项工作为机器学习如何揭示不同物种间性状变异背后的遗传机制，并为临床和生物技术应用中的性状操纵提供信息提供了框架。
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通过机器学习预测和改进复杂啤酒风味
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2024
Nature Communications
中科院一区JCR一区
Michiel Schreurs, Supinya Piampongsant, Miguel Roncoroni, Robbe Van der Borgt, Simon A. F. J. Vleugels & Kevin J. Verstrepen
计算机标签
机器学习/统计学习 梯度提升决策树 分类/鉴别/等级评定 文本/知识库/法规数据 中等规模数据集食品标签
酒精饮料 感官科学与消费者研究 问卷/市场与消费者研究 传统统计分析与回归 其他特殊成分 其他植物化学物质对食物风味的感知和评价取决于多种相互作用的化学物质和外部因素，因此其理解和预测极具挑战性。在此，我们对 250 种不同啤酒进行了广泛的化学和感官分析，以训练机器学习模型，从而能够预测风味和消费者的喜爱程度。对于每种啤酒，我们测量了超过 200 种化学特性，通过经过训练的品尝小组进行了定量的描述性感官分析，并将来自超过 18 万份消费者评论的数据进行映射，以训练 10 种不同的机器学习模型。表现最佳的算法——梯度提升算法——生成的模型显著优于基于传统统计学的预测，并能准确地从化学特征中预测复杂的食物特征和消费者的喜爱程度。模型剖析有助于识别特定且意想不到的化合物作为啤酒风味和喜爱程度的驱动因素。添加这些化合物会使得商业酒精和非酒精啤酒的变体具有更高的消费者喜爱度。
