01 / 01

类目筛选(计算机学者)

清除筛选
  • 模型类型
    • 机器学习/统计学习
      • 偏最小二乘法
      • 支持向量机
      • 随机森林
      • K-近邻
      • 梯度提升决策树
      • 主成分分析/判别分析
      • 逻辑回归/贝叶斯
      • 智能手机/其他
    • 深度学习
      • 卷积神经网络
      • 循环神经网络
      • 目标检测网络
      • 图像分割网络
      • 生成对抗网络
      • 图神经网络
      • 序列到序列/编码-解码
      • 其他深度学习结构
    • 大模型与 LLM
      • 大语言模型
      • 视觉基础模型
      • 多模态基础模型
      • 知识图谱与 LLM 集成
      • 垂直领域微调/指令调优
      • 检索增强生成
    • 模型设计/优化策略
      • 迁移学习/领域自适应
      • 小样本学习
      • 模型可解释性
      • 模型轻量化/边缘计算
      • 特征工程与选择策略
      • 超参优化/自动机器学习
      • 强化学习
  • 模型任务
    • 分类/鉴别/等级评定
    • 定量预测/回归分析
    • 缺陷/异物检测与定位
    • 过程控制与实时优化
    • 知识抽取与语义理解
    • 设计/生成与推荐
    • 模拟与数字孪生
  • 模型数据
    • 来源
      • 可见光/RGB/视频数据
      • 高光谱/多光谱光谱
      • 红外/拉曼光谱数据
      • 时序传感器/物联网数据
      • 组学数据
      • 质构/流变/感官数据
      • 文本/知识库/法规数据
      • 多模态/融合数据
    • 量级
      • 小规模数据集
      • 中等规模数据集
      • 大规模数据集
      • 超大规模/工业级数据集
      • 公开数据集
      • 合成/仿真数据为主

深度筛选(食品学者)

清除筛选
  • 研究对象/基质维度
    • 谷物/块根/豆与坚果类
      • 小麦
      • 玉米
      • 大米
      • 杂粮
      • 马铃薯
      • 其他根茎类
      • 其他谷物与块根
      • 豆类与坚果(及籽类)
    • 肉类/蛋类与水产品
      • 畜肉
      • 禽肉
      • 鱼肉
      • 甲壳类
      • 软体与贝类
      • 内脏及副产物
      • 其他肉与水产品
      • 蛋类及其制品
    • 乳及乳制品
      • 液态乳
      • 发酵乳/酸奶
      • 奶酪
      • 乳粉
      • 乳清及乳清制品
      • 其他乳制品
    • 水果/蔬菜与菌菇类/植物类
      • 新鲜水果
      • 新鲜蔬菜
      • 果蔬汁/浓缩汁
      • 果蔬干/果脯/蔬菜干
      • 其他果蔬制品/植物类
      • 食用菌菇
      • 食用花卉
    • 油脂及油脂制品
      • 植物油
      • 动物油脂
      • 起酥油/人造脂肪
      • 油炸食品
      • 其他油脂制品
    • 饮料
      • 果蔬饮料
      • 茶/茶饮料
      • 咖啡饮料
      • 乳饮料
      • 功能/运动饮料
      • 碳酸饮料
      • 酒精饮料
      • 其他饮料
    • 糖、焙烤与糖果制品
      • 面包
      • 蛋糕/糕点
      • 饼干/薄脆制品
      • 糖果
      • 巧克力及含可可制品
      • 其他焙烤与糖果制品
      • 蜂蜜等天然糖
    • 发酵食品及酱腌制品
      • 大豆发酵制品
      • 蔬菜发酵制品
      • 发酵豆制品
      • 谷物发酵食品
      • 肉类发酵制品
      • 水产发酵制品
      • 其他酱腌/发酵食品
    • 复合/即食/餐饮食品
      • 方便面及速食米面
      • 预制菜/即食菜肴
      • 冷冻方便食品
      • 罐头菜肴
      • 餐饮菜品与团餐
      • 其他复合食品
    • 新资源食材
      • 昆虫蛋白
      • 微藻及藻类产品
      • 单细胞蛋白
      • 细胞培养肉
      • 其他新资源食材
    • 食品添加剂与配料
      • 碳水化合物配料
      • 脂肪/油脂配料
      • 蛋白质配料
      • 乳化剂/稳定剂/增稠剂
      • 甜味剂
      • 香精香料
      • 酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
      • 营养强化剂
      • 其他添加剂与配料
    • 新材料/包装与接触材料
      • 塑料材料
      • 纸及纸板
      • 金属材料
      • 玻璃材料
      • 生物基/可降解材料
      • 多层复合材料
      • 探针与分析传感材料
      • 其他材料
    • 食品加工设备与机械系统
      • 热处理设备
      • 干燥设备
      • 挤压/混合/成型设备
      • 分选/分级/检验设备
      • 灌装/封口/包装设备与生产线
      • 清洗/CIP/卫生相关设备
      • 输送/搬运/机器人系统
      • 其他加工设备与系统
  • 研究主题/科学问题维度
    • 加工与新加工技术
      • 传统热加工
      • 非热加工技术
      • 物理辅助加工
      • 3D 打印与结构构筑
      • 挤压膨化与共挤技术
      • 其他加工技术
    • 保藏与贮藏
      • 冷藏与冷冻保藏
      • 干燥保藏
      • 改良气调/控气贮藏
      • 保鲜涂膜与保鲜剂
      • 货架期预测与品质劣变动力学
      • 其他保藏技术
    • 品质、结构与理化性质
      • 质构与流变性质
      • 颜色与外观品质
      • 微观结构与成像
      • 氧化、褐变等化学变化
      • 其他品质相关性质
      • 特征风味
    • 营养与生物功能
      • 基本营养价值评价
      • 抗氧化/抗炎等功能
      • 血糖、血脂与代谢相关功能
      • 肠道健康与微生物相关功能
      • 其他生物活性与健康效应
    • 食品安全与风险评估
      • 微生物安全
      • 化学污染物
      • 加工污染物
      • 过敏原与毒性问题
      • 暴露评估与风险表征
      • 其他安全问题
    • 包装与智能监测
      • 包装设计与机械性能
      • 活性包装
      • 智能/指示型包装
      • 包装系统中的监测与标签应用
      • 其他包装相关研究
    • 可持续性与资源高值化
      • 副产物与废弃物高值利用
      • 能耗/水耗与环境影响分析
      • 生命周期评价与碳足迹
      • 循环经济与绿色供应链
      • 其他可持续性主题
    • 感官科学与消费者研究
      • 感官评价与方法学
      • 消费者偏好与接受度
      • 市场细分与消费行为
      • 标签、营养声称与信息呈现
      • 其他感官与消费者研究
    • 过程控制与数字化
      • 过程监测与在线检测
      • 过程优化与控制策略
      • 生产管理与数字化工厂
      • 其他过程控制与数字化研究
  • 研究方法/证据层级维度
    • 理化与结构表征
      • 常规理化指标测定
      • 质构与流变测试
      • 显微与成像技术
      • 光谱/色谱/质谱等分析方法
      • 其他理化与结构表征
    • 微生物与发酵实验
      • 微生物计数与生长曲线
      • 菌种筛选与特性评价
      • 发酵工艺与动力学
      • 生物膜与耐受性研究
      • 其他微生物/发酵方法
    • 组学与高通量技术
      • 基因组学
      • 转录组学
      • 蛋白质组学
      • 代谢组学
      • 微生物组/宏基因组学
      • 其他组学方法
      • 风味组学
    • 体外模型
      • 体外消化模型
      • 体外发酵模型
      • 细胞模型
      • 模拟胃肠/肠道系统
      • 其他体外模型
    • 动物实验/人体试验
      • 小动物实验
      • 大动物实验
      • 人体干预试验
      • 观察性人群研究
      • 其他体内/人群研究
    • 统计建模与仿真
      • 传统统计分析与回归
      • 响应面分析与多因素优化
      • 动力学建模
      • 数值仿真
      • 其他统计建模方法
    • 问卷/市场与消费者研究
      • 问卷设计与实施
      • 访谈与质性研究
      • 行为实验与选择实验
      • 其他消费者研究方法
    • 标准/法规/数据库分析
      • 标准与法规对比分析
      • 政策评估与影响分析
      • 食品成分/消费数据库分析
      • 其他标准法规相关方法
    • 其他方法
      • 专利分析
      • 德尔菲法与专家咨询
      • 情景分析与情景模拟
      • 其他难以归类的方法
  • 关键营养素/成分维度
    • 常量营养素(宏量)
      • 蛋白质与氨基酸
      • 脂质与脂肪酸
      • 碳水化合物与糖类
    • 膳食纤维与抗性淀粉
      • 可溶性膳食纤维
      • 不溶性膳食纤维
      • 抗性淀粉
      • 其他膳食纤维类成分
    • 维生素
      • 脂溶性维生素 A/D/E/K
      • 维生素 C
      • 维生素 B 族
      • 其他维生素或前体
    • 矿物质与微量元素
      • 碘/硒等微量元素
      • 钠/钾/镁等常量矿物质
      • 其他矿物质
    • 植物化学/生物活性成分
      • 多酚与黄酮
      • 花青素与类胡萝卜素
      • 酚酸类
      • 含硫植物化合物
      • 其他植物化学物质
    • 益生菌/益生元/合生元
      • 益生菌菌株
      • 益生元
      • 合生元产品
      • 可发酵底物与其他肠道相关成分
    • 功能性脂类与糖替代品
      • 植物甾醇/甾烷醇
      • 共轭亚油酸
      • 中链脂肪酸
      • 糖醇类
      • 非营养性甜味剂
      • 盐替代品与其他代谢敏感因子
    • 其他特殊成分
      • 咖啡因
      • 茶氨酸
      • 胆固醇
      • 嘌呤
      • 其他特殊成分

标签记录(计算机学者)

清除全部筛选
暂无筛选

标签记录(食品学者)

暂无筛选

2456 条结果

  • 基于多通道光谱传感器的仪器作为预测咖啡烘焙度的 Agtron 替代方案,使用经典化学计量学和机器学习方法

    2026
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Diang Sagita, Sutrisno Suro Mardjan, Slamet Widodo, Suparlan, & Pradeka Brilyan Purwandoko

    计算机标签

    机器学习/统计学习 偏最小二乘法 支持向量机 随机森林 定量预测/回归分析 时序传感器/物联网数据 红外/拉曼光谱数据

    食品标签

    咖啡饮料 传统热加工 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法

    本研究开发了一种新的替代 Agtron 检测系统,使用低成本多通道光谱传感器(410 - 940 nm)结合经典和现代化学计量回归方法,并将选定的模型实现于嵌入式系统中,从而产生便携、经济且适用于现场的设备。从不同产地的阿拉比卡和罗布斯塔样品在不同烘焙程度下收集光谱数据。建模采用定量化学计量学方法,从经典(多元线性回归-MLR和偏最小二乘回归-PLSR)到现代,包括三种机器学习(ML)算法(随机森林-RF、支持向量回归-SVR、人工神经网络-ANN)。所有方法和场景都具有较高的预测精度(R²_v 0.983 - 0.994,RMSEV < 4.7,RPD > 7.7),即使只使用50%的选定波长。此外,所选模型已成功嵌入到独立的微控制器设备中,并提供了可靠的结果(R² 0.965 - 0.967,RMSE < 3),即使在对来自不同咖啡类型(利比里卡和埃克塞尔萨)的新样本进行测试时也是如此。

  • 利用拉曼光谱结合机器学习检测牛奶中非蛋白氮掺假物

    2026
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Zahra Poursorkh, Natalia Solomatova, Hooman Tavakolizadeh, Calum Cole, Sadegh Shokatian, & Edward Grant

    计算机标签

    偏最小二乘法 支持向量机 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据

    食品标签

    液态乳 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法 标准/法规/数据库分析 蛋白质与氨基酸

    非蛋白氮化合物掺入牛奶会虚增表观蛋白含量,并带来食品安全风险。本研究构建了拉曼光谱结合机器学习的分析框架,用于检测和定量牛奶中的硫酸铵、三聚氰胺和尿素。研究制备了 200-800 ppm 范围内的单一掺假物和多组分掺假物牛奶样品,并采用非对称最小二乘基线校正、标准正态变量归一化和 Savitzky-Golay 平滑进行光谱预处理。分类阶段使用 UMAP 结合 K 近邻模型,纯牛奶与掺假牛奶二分类准确率为 96%,牛奶、硫酸铵、三聚氰胺和尿素四分类准确率为 93%。定量阶段比较了 PLSR、SVR、GPR、随机森林、GBM 和 XGBoost 模型,其中 SVR 表现最佳,对硫酸铵、三聚氰胺和尿素的 R2 分别为 0.98、0.96 和 0.97,RMSE 分别为 27.4、30.4 和 27.4 ppm。结果表明,拉曼光谱结合机器学习可用于乳品掺假的快速、无损筛查。

  • 玉米热风与微波干燥的比较评价:生化稳定性、脂肪酸谱与 ANN 建模

    2026
    LWT
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Necati Cetin, Beyza Ciftci, Kevser Karaman, & Mahmut Kaplan

    计算机标签

    深度学习 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据

    食品标签

    玉米 植物油 食品安全与风险评估 品质、结构与理化性质 常规理化指标测定 矿物质与微量元素

    采后干燥是决定玉米籽粒贮藏安全和营养稳定性的关键步骤。本研究评价了八种干燥条件对三种玉米品种(ADA 13.4、Pioneer-P1921 和 Dekalb-DKC6589)生化组成和脂肪酸谱的影响,包括日晒、温室、冷冻干燥、200 W 微波、200 W + 60 摄氏度复合干燥以及 40、60 和 80 摄氏度热风干燥。同时,研究使用人工神经网络预测质量损失动力学的时间变化。不同干燥方法和品种之间存在显著差异(p <= 0.01)。冷冻干燥保留最高油脂(最高 52.0 g/kg)、支链淀粉(731.8 g/kg)和总淀粉(750.5 g/kg)含量,而微波和复合干燥使油脂降至 24.9-25.6 g/kg,并造成显著蛋白损失。温室干燥保留较高蛋白(86.4-89.5 g/kg)和直链淀粉(290-320 g/kg),显示其作为节能替代方案的潜力。脂肪酸稳定性方面,冷冻干燥和低温干燥最适合保持相对不饱和脂肪酸谱;例如 Dekalb-DKC6589 冷冻干燥保留 608.4 g/kg 亚油酸和 234.4 g/kg 油酸,而高温处理使饱和脂肪酸(棕榈酸 + 硬脂酸)相对比例增加至 120-140 g/kg,可能是由于不饱和脂肪酸在严苛干燥条件下更易发生氧化降解。高温干燥下矿物质损失更明显,例如 ADA 13.4 在 80 摄氏度干燥时 Ca 和 Zn 分别降至 196.9 和 16.15 mg/kg,而冷冻干燥可在 Pioneer-P1921 中保留较高 Fe 和 Zn(分别为 49.93 和 47.83 mg/kg)。ANN 模型在温室和热风等较稳定干燥条件下表现出较高预测性能(R2 > 0.96),但在快速微波辅助过程中由于随机水分损失,准确率较低(R2 < 0.80)。总体而言,结果揭示了加工速度与营养品质之间的权衡,说明温室和低温干燥具有应用前景,干燥方案应根据品种特异性响应进行优化。

  • 整合深度学习和分子动力学的计算方法发现靶向 CaSR 的小麦醇溶蛋白来源高亲和力谷氨酰胺肽

    2026
    Journal of Agricultural and Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Tianfei Yu, Tianshuo Hu, Kai Na, Qian Lin, Shujing Chen, Hua Xie, Miao Yu, Li Zhang, & Xiaohua Guo

    计算机标签

    深度学习 设计/生成与推荐 时序传感器/物联网数据 合成/仿真数据为主

    食品标签

    小麦 抗氧化/抗炎等功能 肠道健康与微生物相关功能 蛋白质与氨基酸

    靶向钙敏感受体(CaSR)的激动肽在维持肠道稳态中具有重要作用。本研究整合深度学习、虚拟筛选和分子模拟,开发了基于 Nextflow 的智能筛选平台 Peptide_MDI。研究从小麦醇溶蛋白来源的 2798 条候选肽中筛选出 RLSYQFPFYP,并将其命名为 CaSR_TP_1;该先导肽与 CaSR 结合的解离常数 Kd 为 74.4 nM。功能实验显示,CaSR_TP_1 可上调紧密连接蛋白,促进细胞增殖,增强抗氧化防御,并降低 TNF-α、IL-8 和 IL-6 的转录水平。机制上,该肽通过激活 CaSR/PLCγ1/Rac1/MAPK 信号级联减轻 H2O2 诱导的氧化应激。总体而言,研究利用 Peptide_MDI 识别出纳摩尔级高亲和力 CaSR 靶向肽 RLSYQFPFYP,建立了可扩展的生物活性肽发现技术框架,可用于促进肠道稳态的功能肽开发和下一代智能肽类干预方案设计。

  • 基于人工智能辅助的狮子头菇双重抗氧化及ACE抑制肽的发现

    2026
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Rongheng Chen, Jiahao Yu, Simin Feng, & Ping Shao

    计算机标签

    大语言模型 设计/生成与推荐 文本/知识库/法规数据 合成/仿真数据为主

    食品标签

    食用菌菇 抗氧化/抗炎等功能 其他生物活性与健康效应 体外模型 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸

    猴头菇(Hericium erinaceus)富含肽类,但其生物功能性质仍不清楚。在本研究中,采用大型语言模型(LLM)辅助注释工作流程在DeepSeek平台上对猴头菇蛋白水解物(HEph)进行分析,并结合液相色谱-串联质谱、抗氧化、血管紧张素转化酶(ACE)抑制实验及细胞评估。结果显示,AI准确注释了HEph中的7种功能性肽,这些肽及HEph均表现出抗氧化/ACE活性。所有注释肽在所测试剂量下对人脐静脉内皮细胞安全,同时某些肽可调节ROS、SOD、eNOS和ET-1,VDYP和IHPTPESV-FASHKHLFPPLP显示出双重抗氧化/ACE活性。分子对接表明,肽的抗氧化/ACE活性与亲水性和芳香族残基的分布相关。总体而言,本研究展示了大语言模型辅助注释在基于文献的肽类整理和优先排序中的实用性,发现了非典型潜在功能肽,为猴头菇肽在功能性食品中的开发提供了一种策略。

跳转至

学术日历
学术日历

特刊征稿

特刊名称

截稿时间

收录范围

会议链接

IF=13.8!征稿 | Food Hydrocolloids: 20th Food Colloids Conference: past, present and future of food colloids

2026.09.30

食品胶体与AI

了解更多

IF=9.6!征稿 | npj science of food: Flavor Chemistry

2026.12.03

风味化学与AI

了解更多

IF=7.3!征稿 | Food Science and Human Wellness: Special Issue on Identification of New Targets for Food-derived Compounds

2026.12.01

分子靶点与AI

了解更多

IF=7.3!征稿 | Postharvest Biology and Technology: Ready-to-use, added-value, fresh fruit and vegetables: the new scenario in terms of recent innovations and prospective industry needs

2026.09.16

果蔬与AI

了解更多

IF=7.0!征稿 | Food Control: Food authentication and traceability in high-risk products: analytical approaches for regulatory control

2027.05.30

食品快速检测与AI

了解更多

IF=5.9!征稿 | Food Quality and Preference: Sensory is everywhere, beyond food. Expanding the horizon of sensory and consumer science

2026.09.30

感官科学与AI

了解更多

IF=5.7!征稿 | International Journal of Food Microbiology: Fermented Foods

2026.05.31

发酵食品与AI

了解更多

IF=6.2!征稿 | Food Bioscience: Chemistry and Emerging Techniques in Food Bioactive Development: A Special Issue Honoring 20 Years of NAJUA

2026.04.30

成分分析与AI

了解更多

IF=6.6!征稿 | Future foods: Food Informatics, Artificial Intelligence, and Large Language Models in Future Food Research

2026.05.01

食品科学与AI

了解更多

IF=9.2!征稿 | Food Chemistry X:Wine Chemistry

2026.05.31

葡萄酒与AI

了解更多

活动详情请关注“食品AI荟”微信公众号