快速且准确地检测水产品中的孔雀石绿（MG）残留，对食品安全和公众健康至关重要。在此，我们通过自支撑分子印迹策略精心研发了一种多功能FeMICuMOF材料，并评估了其在MG的电化学检测及与智能手机集成的比色检测中的应用。该设计将Fe3O4内核与铜基MOF涂层相结合，具有针对MG的特异性结合位点。它通过磁分离简化了操作并减少了复杂基质的干扰，同时借助电化学活性和催化活性实现了双模信号转导。MG的存在会通过特异性识别显著影响FeMICuMOF的电化学活性和催化活性，从而能够根据其浓度进行准确量化。我们的方法展现出优异的分析性能，具有较低的检测限，且适用于复杂样品，与智能手机的集成使其能够实现现场检测。这种智能材料和传感方案在食品安全和环境监测方面显示出巨大潜力。
A24 (水产品): 研究目标是检测“水产品 (aquatic products)”中的残留，归为 A24。
B52 (化学污染物): 检测目标为“孔雀石绿 (Malachite Green, MG)”残留，属于非法化学污染物，归为 B52。
C14 (光谱/成像): 研究涉及 "smartphone-integrated colorimetric" 检测，利用图像颜色信号进行分析，归为 C14。同时，使用的 MOFs 材料和磁性分离也是重要技术点。
D85 (其他特殊成分): 目标化合物为孔雀石绿，归为 D85。
E18 (其他传统机器学习): 智能手机辅助比色通常涉及基于图像RGB值的回归算法建立标准曲线进行定量，归为 E18。
F02 (定量预测): 任务是实现“准确定量 (accurate quantification)”，归为 F02。
G11 (可见光/图像数据): 数据源来自智能手机拍摄的比色图像。
G18 (多模态/融合数据): 传感器设计用于实现“双模式信号转导 (dual-mode signal transduction)”，整合了电化学和比色信号，属于数据融合策略。

由于“红美人”柑橘具有地理标志优势，出于经济动机的产地欺诈现象应运而生，同时其抗氧化成分也存在显著差异。本研究采用台式可见-近红外（Vis-NIR）光谱技术结合机器学习模型，对“红美人”柑橘的产地进行鉴别，并对其抗氧化成分进行定量分析。其中，Savitzky-Golay预处理方法分别在分类模型和回归模型中提升了性能，面积归一化预处理方法也有同样效果。随后，Boruta算法特征选择进一步提高了模型的回归和分类性能。在这些模型中，前馈神经网络模型在产地分类方面达到了最高的准确率（88.7%），每个产地的误分类样本较少（1-2个），且具有优异的AUC值（0.943）。在定量分析方面，该模型在抗坏血酸（R²=0.875）、总酚（R²=0.856）和总黄酮（R²=0.806）的定量分析中也表现出最佳的回归效果。因此，台式可见-近红外光谱技术为水果的同时质量评估和产地真实性鉴别提供了一种实用且高效的多任务分析方法。
A41 (新鲜水果): 研究对象为“红美人柑橘 (Hongmeiren citrus)”，属于新鲜水果，归为 A41。
B94 (质量管理与追溯系统): 核心任务是“产地鉴别 (Geographical origin identification)”（防伪/溯源）以及质量评估，B94 涵盖了产地欺诈检测。
C14 (光谱/成像): 使用“可见-近红外光谱 (Vis-NIR spectroscopy)”，属于 C14。
D05 (植物化学物质): 检测目标包括“总酚 (Total phenolics)”、“总黄酮 (Total flavonoids)”和抗坏血酸。虽然包含维生素，但以抗氧化活性成分为主，归为 D05 (植物化学物质/多酚)。
E18 (其他传统机器学习): 最佳模型为 "Feedforward neural network (FNN)" (前馈神经网络)。在化学计量学应用中，基础的 FNN/ANN 通常归为 E18 (其他传统机器学习/统计学习)，区别于深度卷积或循环网络。
E45 (特征工程与选择): 摘要明确指出使用了 "Boruta algorithm" 进行特征选择，提高了模型性能，归为 E45。
F01 (分类) & F02 (预测): 这是一个“多任务分析 (Multi-task analysis)”，包含产地分类 (F01, accuracy 88.7%) 和成分定量回归 (F02, R² > 0.8)。
G13 (光谱数据): 数据源为 Vis-NIR 光谱。

色氨酸是一种必需氨基酸，对神经元功能、新陈代谢、免疫力和肠道稳态具有至关重要的影响。微生物发酵是生产色氨酸的主流方法。精确的生产过程对于确保高质量和最佳产量至关重要。本研究旨在利用人工智能-化学计量学方法实现多源传感器的集成监测。首先，应用机器学习方法构建在线近红外预测模型。然后，引入传感器融合策略，基于五种在线传感器数据建立多元统计过程控制（MSPC）模型。结果表明，高斯过程回归模型在细菌光密度、残糖和色氨酸浓度的预测方面表现最佳，验证集的相对分析误差（RPD）分别为5.686、3.297和3.130。基于特征级融合的MSPC图表协同分析能够实时同步检测多源异常。本研究为食品发酵过程提供了一种有效的质量控制策略，以确保产品质量的一致性、稳定性和可控性。
A119 (其他添加剂与配料): 研究对象为“色氨酸 (Tryptophan)”，通过微生物发酵生产，属于食品添加剂/氨基酸配料，归为 A119。
B94 (质量管理与追溯系统): 核心任务是“实时监测 (real-time monitoring)”和“过程控制 (process control)”，旨在确保产品质量一致性，属于 B94。
C14 (光谱/成像): 使用了“在线近红外 (in-line NIR)”技术。
D11 (蛋白质与氨基酸): 目标产物为色氨酸（氨基酸），归为 D11。
E18 (其他传统机器学习): 最佳模型为 "Gaussian process regression (GPR)" (高斯过程回归)，这是一种基于核函数的概率模型；同时使用了 MSPC (多变量统计过程控制)。两者均归为 E18 (其他传统机器学习/统计学习)。
F01 (分类/鉴别): MSPC 图用于“异常检测 (detection of anomalies)”，属于分类/状态识别。
F02 (定量预测): 建立模型预测生物量、残糖和色氨酸“浓度 (concentration)”，属于回归预测。
G14 (时序传感器/物联网数据): 发酵过程数据是典型的“时间序列 (real-time)”数据。
G18 (多模态/融合数据): 采用了 "Sensor fusion strategy" (传感器融合策略)，整合了 NIR 光谱和 5 个在线传感器的数据。

为了对在梯度温度条件下冷冻的样品进行无损质量检测，制备了含水量为90%和80%的凝胶模型食品。首先，测量冷冻样品的汁液流失率和质地指标，并分析每种冷冻条件下样品的成核过程，以生成冷冻曲线。随后，采用低场核磁共振（LF-NMR）技术收集所有样品在冷冻状态下的横向弛豫时间（T₂）。最后，运用偏最小二乘回归（PLSR）和反向传播人工神经网络（BP-ANN）这两种机器学习方法，构建了不同的模型，即LF-NMR-PLSR模型和LF-NMR-BP-ANN模型。模型参数（R²、RMSE和RPD）的结果表明，LF-NMR-BP-ANN模型的性能显著优于LF-NMR-PLSR模型，这证明了其在冷冻产品无损质量评估中的有效性。
A96 (其他复合食品): 研究对象为“凝胶模拟食品 (Gel model foods)”，属于用于模拟冷冻过程的实验模型体系，归为 A96。B03 (品质、结构与理化性质): 核心关注点是“无损质量评估 (non-destructive quality assessment)”，具体指标包括“汁液流失 (drip loss)”和“质构指标 (textural indices)”，以及“成核过程 (nucleation process)”，属于物理性质研究。C14 (光谱/成像): 使用 "Low-field NMR (LF-NMR)" (低场核磁共振) 技术，虽然不产生图像，但在本体系中属于波谱/磁共振类，归为 C14。D01 (水): LF-NMR $T_2$ 弛豫时间主要反映食品中“水 (Water)”的状态和迁移率（文中提及90%和80%含水量），归为 D01。E18 (其他传统机器学习): 题目虽提及深度学习，但摘要明确指出使用的是 "BP-ANN" (反向传播人工神经网络)。在化学计量学语境下，BP-ANN 通常指浅层神经网络，属于传统机器学习范畴，归为 E18。F02 (定量预测): 任务是预测质量指标（R², RMSE），属于回归预测。G13 (光谱数据): 数据源为 LF-NMR 的 $T_2$ 弛豫谱数据。

本研究基于熵权法得到的综合评分M，结合响应面法（RSM）和人工神经网络遗传算法（ANN-GA），建立了一种简单高效的涡旋辅助超分子溶剂微萃取（VA-SUPRA-ME）方法，用于同时萃取淡水鱼中的8种苯并咪唑类化合物（BMZs）。将超分子溶剂（SUPRAS）加入鱼基质中，萃取得到的苯并咪唑通过高效液相色谱-光电二极管阵列检测器（HPLC-PDA）进行测定。该超分子溶剂由2毫升正癸醇、6毫升四氢呋喃和32毫升水组成。优化后的萃取方法（425微升超分子溶剂、涡旋4.75分钟、pH值6.5）线性良好，相关系数＞0.9990。回收率在92.89%至112.29%之间，相对标准偏差（RSDs）＜6.4%。检出限（LODs）为0.005至0.010毫克/千克，定量限（LOQs）为0.017至0.033毫克/千克。该方法具有萃取速度更快、溶剂用量更少以及多组分萃取效率高的特点。
A23 (鱼类): 研究对象为“淡水鱼 (freshwater fish)”，归为 A23。
B52 (化学污染物): 检测目标为“苯并咪唑 (benzimidazole, BMZs)”，属于兽药残留，归为 B52。
C06 (统计建模与仿真): 核心方法是利用 "RSM" (响应面法) 和 "ANN-GA" (人工神经网络-遗传算法) 进行工艺优化，属于统计建模与仿真 。
D85 (其他特殊成分): 目标化合物为兽药残留，归为 D85。
E18 (其他传统机器学习): 使用了 ANN (通常为浅层网络) 结合 GA (遗传算法) 进行优化。这种经典的计算智能组合归为 E18。
F06 (设计/生成与推荐): 任务是“优化 (Optimisation)”萃取条件参数，属于工艺设计与优化任务，归为 F06 (或可归为 F02 预测+优化，但 F06 更强调设计/寻优过程)。
G21 (小规模数据集): 基于实验设计的样本数据，规模较小。