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 276 条结果
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利用无靶向代谢组学和基于随机森林的谱效应分析，揭示不同地理来源中Tetrastigma血红根的优质化学物质
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2024
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Chu Chu, Yangbin Lv, Xingda Yao, Hongwei Ye, Chenyue Li, Xin Peng, Zhiwei Gao, & Keji Mao
计算机标签
随机森林 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
食用菌菇 其他品质相关性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 传统统计分析与回归 其他植物化学物质四柱菌（Tetrastigma hemsleyanum根根茎在中国是一种受欢迎的功能性食品，价格因产品产地而异。起源、代谢特征与生物活性之间的联系丝菌 必须调查。本研究利用植物代谢组学比较了来自八个不同地区采集的254个样本的代谢特征，并分析了49个潜在的关键化学标志物。五种关键类黄酮代谢物的代谢途径通过京都基因与基因组百科全书（KEGG）途径进行了注释和富集。此外，首次开发了一个辅助谱效应关系分析的随机森林模型，表明儿茶素和达伦多苷B作为抗氧化活性的潜在质量标志物。本研究结果全面理解了 的化学成分和生物活性化合物 T. hemsleyanum的化学成分和生物活性化合物，并提供了评估市场上各种样品和产品质量的宝贵信息。
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AI4ACEIP：基于集成学习策略融合分子表征与序列信息预测ACE抑制肽的计算工具
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2024
Journal of Agricultural and Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Sen Yang, Jiaqi Ni & Piao Xu
计算机标签
梯度提升决策树 其他深度学习结构 随机森林 分类/鉴别/等级评定 组学数据 文本/知识库/法规数据食品标签
血糖、血脂与代谢相关功能 其他统计建模方法 蛋白质与氨基酸高血压是一种常见的慢性疾病，也是心血管疾病的主要危险因素。血管紧张素转换酶（ACE）将血管紧张素 I 转化为血管紧张素 II，从而导致血管收缩并升高血压。药物治疗是传统高血压治疗的主要手段，但会产生各种不良副作用。一些源自食物的肽能够抑制 ACE，这类肽被称为 ACEIP，其不良反应较少。因此，寻找强效的膳食 ACEIP 以辅助高血压治疗至关重要。在本文中，我们提出了一个名为 AI4ACEIP 的新模型来识别 ACEIP。AI4ACEIP 采用一种新颖的两层堆叠集成架构，基于从序列、大型语言模型和基于分子的信息中提取的综合视图特征来预测 ACEIP。对特征组合的分析表明，选定的四个综合特征对识别 ACEIP 的表现有增强作用。为了找到具有强大能力从综合特征对中学习信息的元模型，使用了特征选择方法 PowerShap 来选择 40 个最优特征和元模型组合。与七种最先进的方法相比，在源数据和清晰基准数据集上，AI4ACEIP 的表现显著优于其他方法，其马修斯相关系数分别高出 8.47%至 20.65%和 5.49%至 14.42%。简而言之，AI4ACEIP 是一种可靠的 ACEIP 预测模型，并可在 https://github.com/abcair/AI4ACEIP 上免费获取。
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对大豆、豌豆、绿豆和普通豆类生物活性代谢物的比较分析：揭示其抗氧化特性的潜在变化
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2024
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Wenyuan Zhang, Yaqi Zhao, Haixia Yang, Yichen Liu, Yanli Zhang, Zhanquan Zhang, Yunlong Li, Xue Wang, Zhenzhen Xu, & Jianjun Deng
计算机标签
机器学习/统计学习 随机森林 分类/鉴别/等级评定 组学数据食品标签
豆类与坚果（及籽类） 营养与生物功能 代谢组学 常量营养素（宏量） 其他植物化学物质这项研究显示，涉及大豆、绿豆、豌豆和普通豆类的九种豆类，基本营养素和代谢物化合物存在显著差异。代谢组学结果显示，组氨酸、脯氨酸、3-丙氨酸和菌丝素等代谢产物可用来鉴定不同的豆类。随机森林模型表明，氨基酸和脂肪酸可以作为特殊指标，在实际中区分不同类型的豆类。不同豆类间表达的代谢产物参与了多种途径，包括丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢、精氨酸和脯氨酸代谢，以及嘌呤代谢。不同豆类的抗氧化活性显著不同，氨基酸、香豆素和多酚的含量也贡献了豆类的抗氧化活性。综合来看，这些结果将全面理解不同豆类中的代谢物，并为未来豆类应用提供理论指导。
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应用近红外光谱作为检测线方法评估金枪鱼中的组胺
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2024
Food Control
中科院一区JCR一区
Sarah Currò, Federica Savini, Luca Fasolato, Valentina Indio, Federico Tomasello, Giulia Rampazzo, Elisa Zironi, Giampiero Pagliuca, Teresa Gazzotti, Laura Prandini, Damiano Accurso, Andrea Serraino, Valerio Giaccone & Federica Giacometti
计算机标签
偏最小二乘法 随机森林 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 中等规模数据集食品标签
鱼肉 化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法在当前全球食品安全背景下，对水产品中组胺含量的评估已成为一个至关重要的问题，因其对人类健康具有深远影响，并会显著影响食品品质与国际贸易。组胺中毒源于摄入组胺含量过高的食品，这是由于在不当的处理、加工或储存条件下，细菌将组氨酸脱羧生成组胺所致。本研究旨在对冻融黄鳍金枪鱼（Thunnus albacares）样品中的组胺污染情况进行系统性评估，采用了一种融合近红外光谱（NIRS）与先进机器学习技术的综合方法。共采集101份样品，并通过系统的加标处理获得四个组胺浓度水平（0、50、150 和 250 mg/kg）；所有加标浓度均经液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）分析验证。随后，采集各样品的NIRS光谱，并分别采用改进型偏最小二乘回归（MPLS）和支撑向量机（SVM）进行定量与定性分析。基于全光谱的MPLS模型在交叉验证和独立验证集上均表现出良好的预测性能（R²CV = 0.88，R²P = 0.74），证实了NIRS在金枪鱼组胺含量估算方面的应用潜力。SVM分类模型在二分类（有/无组胺）和多分类（四个浓度等级）任务中分别达到了100%和93%的准确率。本研究表明，将近红外光谱与机器学习相结合，可实现对冻融金枪鱼中组胺的快速、精准检测，为传统检测方法提供了一种无损、环保的替代方案。该方法对食品企业经营者和监管机构具有重要价值，有助于提升水产品安全水平、加强质量控制，并优化与组胺污染相关的决策流程，在海产品行业中展现出广阔的应用前景。
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利用表面增强拉曼光谱结合化学计量学快速鉴别小坑绿茶地理来源
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2024
LWT
中科院一区JCR一区
Yingqi Chen, Shiya Gan, Xiaoyi Zhao, Lei Zhao, Tong Qiu, Qing Jiang, Mengxuan Xiao, Luqing Li, Yan Song, & Qianying Dai
计算机标签
机器学习/统计学习 随机森林 卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据食品标签
茶/茶饮料 食品安全与风险评估 其他安全问题 光谱/色谱/质谱等分析方法小坑绿茶（XKGT），以其产地命名，由于其优质特点为该地区带来了高经济效益，但也易受到欺诈。在本研究中，选取安徽省不同产地的131份烘青茶作为样品，研究表面增强拉曼光谱（SERS）结合化学计量学在狭窄区域内准确辨别绿茶产地的能力。首先，制备球形银纳米颗粒（AgNPs）作为SERS基底。采用分层五折交叉验证方法对建模样品进行划分。建立径向基函数神经网络（RBFNN）、卷积神经网络（CNN）和随机森林（RF）模型，并比较四种不同的预处理方法。结果表明，以归一化作为预处理方法的优化RBFNN模型在区分小坑茶区样品与其他茶区样品方面，预测集的平均准确率为97.69%。该RBFNN模型进一步用于区分安徽省内四个不同产地的茶样，分别为小坑村（XK）、池州市（不含小坑村）（CZ）、六安市（L'A）和黄山市（HS），预测集的平均准确率为91.85%。这些发现表明，将SERS与化学计量学结合，在狭小区域内鉴别小坑高山茶（XKGT）的地理来源具有潜力。
