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 1098 条结果
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一种便携式智能手机辅助比率荧光传感器用于智能和可视化检测孔雀石绿
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
智能手机/其他 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据食品标签
鱼肉 化学污染物 显微与成像技术开发灵敏、可视化的智能快速检测方法用于兽药残留筛查，是保障食品质量与安全的关键。本研究以荧光性铝基金属有机框架纳米片（Al-MOF nanosheet）与罗丹明 B（RhB）为荧光探针，成功构建一种便携式、智能手机辅助的比率荧光传感器，以满足孔雀石绿（MG）的检测需求。
所构建的比率荧光传感器可对孔雀石绿实现高灵敏、高选择性检测，在0.5–200 μg/mL宽范围内呈现良好的线性关系；定量线性范围为5.3–200 μg/mL。经计算，检出限（LOD）与定量限（LOQ）分别为1.6 μg/mL和5.3 μg/mL。
以高效液相色谱法（HPLC）为参比，在加标鱼组织样品中对该方法进行实用性验证，得到了理想的回收率与相对标准偏差（RSD）。此外，本研究还制备了智能手机辅助的便携式荧光检测试纸，用于孔雀石绿的智能化检测。智能手机与荧光试纸联用的方案经济高效、省时便捷，可为现场开展孔雀石绿的定性鉴别与半定量分析提供一种可选策略。 -
基于高光谱成像技术预测单颗烘焙咖啡豆的香气
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱食品标签
咖啡饮料 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法咖啡香气是影响消费者喜好的关键因素，也是咖啡定价分级的重要依据。本研究采用1000–2500 nm 波段高光谱成像技术（HSI），对单粒烘焙咖啡豆中的挥发性化合物进行定量预测，相关实测值由固相微萃取 - 气相色谱 - 质谱联用技术与气相色谱 - 嗅闻联用技术测定。
研究针对单一挥发性化合物及各类化学组分分别构建偏最小二乘（PLS）回归模型。结果显示，模型对筛选出的关键香气化合物预测效果良好，可满足快速筛查要求（决定系数R2>0.7，性能偏差比RPD>1.5）；对化合物类别（如醛类、吡嗪类）的预测精度更高，R2约为 0.8、RPD约为 1.9。
为验证该方法的实用性，研究利用高光谱成像技术成功将咖啡豆按吡嗪类（焦香）与醛类（甜香）含量水平分为不同试验批次。该成果具备工业应用价值，可为咖啡品质检测提供新型快速检测手段，有助于理解并降低生产与烘焙过程中的品质不均一性，最终为定义并实现全新咖啡风味图谱提供技术支撑。 -
基于LC-MS/MS的代谢组学和感官评价表征正常和腐败干腌火腿的代谢物和质地
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
偏最小二乘法 分类/鉴别/等级评定 组学数据食品标签
肉类发酵制品 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸变质干腌火腿通常会产生令人不悦的滋味与气味。为深入阐明变质火腿不良滋味的形成机制，本研究对比分析了正常火腿与变质火腿的感官属性、质构参数、蛋白质降解程度及代谢物，并采用偏最小二乘判别分析（PLS-DA）进一步探究干腌火腿感官品质与代谢物之间的关联。
变质火腿的浓郁度与总体可接受性评分显著降低，其黏附性数值是正常火腿的 12.5 倍以上。变质火腿中肌原纤维蛋白（包括肌动蛋白、肌钙蛋白 - T 与肌球蛋白轻链）发生过度降解。通过液相色谱 - 串联质谱（LC-MS/MS）共鉴定出 42 种主要来源于蛋白质降解的代谢物，PLS-DA 结果表明，氨基酸衍生物与寡肽是区分正常火腿与变质火腿的关键物质。嘌呤代谢、嘧啶代谢与蛋白质降解是变质火腿中的主要代谢通路。 -
基于非靶向UHPLC-MS和化学计量学分析确定瓜拉纳种子的地理来源
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 组学数据食品标签
巧克力及含可可制品 质量管理与追溯系统 代谢组学 多酚与黄酮瓜拿纳（巴西可可）是亚马逊地区最受欢迎的功能性食品之一，在全球范围内应用广泛。本研究旨在分析主产州所产瓜拿纳的化学成分，并探究其与产地来源的关联。本文建立了基于 超高效液相色谱 - 电喷雾电离 - 离子阱质谱（UHPLC-ESI-IT-MS） 的非靶向代谢组学分析方法，结合多元统计（化学计量学）分析瓜拿纳种子，可按地理来源实现样品的有效区分。
研究先对完整色谱图范围进行解析，发现儿茶素、表儿茶素这两种主要成分在主成分分析（PCA）中引入了与样品产地无关的大幅数据变异。剔除对应色谱峰后，可得到分别对应亚马逊州、巴伊亚州、马托格罗索州样品的三大主要聚类簇。通过 PCA 与超高效液相色谱 - 电喷雾电离 - 四极杆飞行时间串联质谱（UHPLC-ESI-Q-TOF-MS/MS），共鉴定出 13 个 A 型、B 型原花青素二聚体与三聚体，作为瓜拿纳产地溯源的化学标志物。 -
基于宏基因组学与机器学习的蜂蜜产品溯源研究
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
计算机标签
深度学习 分类/鉴别/等级评定 组学数据食品标签
蜂蜜等天然糖 质量管理与追溯系统 食品安全与风险评估 组学与高通量技术蜂蜜掺假现象十分普遍。近年来，基于高通量测序（HTS）的 DNA metabarcoding（分子标记扩增子测序）技术已成功应用于花粉与蜂蜜鉴定，通过测定蜜源植物组成，进而实现蜂蜜产地溯源。但对于基于高通量测序的花粉鉴定方法而言，本地参考物质的缺乏构成了严峻的技术难题。
本研究在不掌握当地蜜源植物信息的前提下，采集了来自不同地理来源的 28 份蜂蜜样品，并采用机器学习方法对其产地进行判别。该机器学习方法使用弹性反向传播算法进行神经网络训练。结果表明，蜂蜜中的生物组分能够提供特征性判别信息，几乎可对所有样品实现精准的产地溯源；模型能可靠区分各产地蜂蜜，判别成功率超过 99%，甚至可区分最短直线距离仅 39 千米的不同产地样品。
