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类目筛选(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
      • 钙
      • 铁
      • 锌
      • 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

深度筛选(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

标签记录(食品学者)

清除全部筛选
蛋白质与氨基酸

标签记录(计算机学者)

暂无筛选

共 289 条结果

  • 利用语义分割预测3D打印植物基肉制品蛋白质组成和硬度等多项属性

    2026
    Current Research in Food Science
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Sol Kim, Ji-Hoe Kim, Jaehwi Seol, Jeonghyeon Pak, Hyoung Il Son, & Soo-Jung Kim

    食品标签

    小麦 大米 豆类与坚果(及籽类) 3D 打印与结构构筑 品质、结构与理化性质 质构与流变性质 显微与成像技术 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    卷积神经网络 循环神经网络 图像分割网络 定量预测/回归分析 缺陷/异物检测与定位 可见光/RGB/视频数据 质构/流变/感官数据

    三维(3D)食品打印能够逐层制造植物基肉制品(PMA),但可靠的加工过程质量评价仍面临挑战。本研究开发了一种多属性深度学习框架,利用打印过程中采集的RGB表面图像,以无损方式在线预测由配方决定的蛋白质组成和硬度。预测目标包括小麦面筋(WG)、大豆分离蛋白(SPI)、大米蛋白(RP)和硬度。研究采用以ResNet-50为骨干网络的DeepLabv3+模型,对孔隙、聚集和铺展等与可打印性相关的结构特征进行分割,平均交并比(mIoU)为0.558,平均准确率(mAcc)为0.620。随后,将RGB图像和分割掩膜输入EfficientNet—双向长短期记忆网络,进行多输出预测。五折交叉验证结果显示,WG、SPI、RP和硬度的决定系数R²分别为0.857、0.777、0.875和0.839,相应的均方根误差分别为4.035%、2.629%、3.224%和0.219 N。结果表明,基于RGB图像的语义分割能够捕捉与打印过程相关的形态特征,并支持对组成和质构属性的同步预测。该框架为3D食品打印系统的图像化质量监测提供了一种低成本、无损的方法。

  • 介电谱分解与分析:弛豫谱可高精度预测牛奶蛋白质含量

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

    Wei Liu, Xinhua Zhu, Wenchuan Guo, Sihao Dang, & Jiahui Zhang

    食品标签

    液态乳 常规理化指标测定 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 时序传感器/物联网数据

    牛奶蛋白质含量对介电弛豫特性的影响,以及弛豫谱是否能够实现蛋白质含量高精度预测,目前仍不明确。本研究利用 Debye 方程将 277 份原奶样品的介电谱(204-500 MHz)分解为 5 个子谱,以分析蛋白质含量影响。研究采用最大信息系数分析弛豫谱相对于介电谱在预测蛋白质含量方面的优势,并提出一种基于弛豫谱的预测方法。结果表明,牛奶介电谱可分解为 β、δ 和 γ 三类弛豫谱,以及直流电导谱和电极极化谱。蛋白质含量与 β-RS 和 δ-RS 呈正相关,与 γ-RS 呈负相关;电极极化谱和直流电导谱与蛋白质含量无相关性。弛豫谱与蛋白质含量之间的 MIC 高于介电谱。所提出的预测方法以 β-RS、δ-RS 和 γ-RS 作为模型输入,排除直流电导和电极极化谱。基于弛豫谱的预测模型显著优于基于介电谱或介电谱衍生特征变量的模型。最佳预测模型为 RS-LSSVM,RMSEP 为 0.66 g/kg,RPD 为 4.54,优于既往研究方法。该研究为基于介电特性分析牛奶及其他复杂组分食品提供了新思路。

  • β-乳球蛋白与食品级分子之间的相互作用机制:多重光谱和分子动力学模拟的见解

    2026
    Journal of Dairy Science
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Renxiu Song, Yi He, Yiyao Ding, Fengxi Li, & Weiwei Han

    食品标签

    乳清及乳清制品 过敏原与毒性问题 营养与生物功能 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    机器学习/统计学习 模拟与数字孪生 红外/拉曼光谱数据 合成/仿真数据为主

    在乳制品系统中,β-乳球蛋白(β-LG)作为主要的乳清蛋白,以其营养和技术功能特性而受到重视,但它仍然是主要的乳制品过敏原。调控蛋白-配体相互作用提供了一种改变其特性的潜在策略。尽管β-LG与多酚之间的相互作用已被广泛研究,但其与其他具备多样结构特征的常见食品级分子的结合机制仍未得到充分理解。因此,本研究选择了三种代表不同化学类别的添加剂:半乳寡糖、蔗糖脂肪酸酯和酪蛋白磷肽,以探索它们各自独特的功能基团特性(分别为羟基、两亲性基团和磷肽基团)如何驱动其与β-LG的相互作用。我们采用多光谱与计算方法相结合的方式来构建这些相互作用的定性机制图谱。我们的研究结果表明,所有三种添加剂都与β-乳球蛋白(β-LG)发生相互作用,主要通过静态荧光猝灭机制,这种机制改变了蛋白质的局部微环境,但并未显著扰动其二级结构。这些实验观察结果通过深入的计算分析得到补充,包括分子对接、广泛的分子动力学模拟以及结合自由能计算。这种综合方法不仅确定了具体的结合模式和关键的相互作用残基,还定量地突出了氢键和疏水作用在复合物稳定性中的关键作用。总体而言,这项工作为未来调节乳清蛋白功能性并探索其对牛奶过敏性的潜在影响提供了理论基础。

  • 多功能乳清蛋白复合膜:面向下一代食品包装的材料设计与人工智能整合

    2026
    Trends in Food Science & Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Qi Xin, Meishuai Liu, Ruonan Wang, Peng Du, Jia Song, Libo Liu, Chun Li, Qi Wang, & Yongping Bao

    食品标签

    乳清及乳清制品 生物基/可降解材料 包装设计与机械性能 活性包装 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    机器学习/统计学习 设计/生成与推荐

    全球食品行业对石油基塑料的依赖带来了严重的环境和健康风险,这一点通过微塑料在生态系统和人体中的广泛积累得以体现。乳清蛋白(WP)作为一种丰富且可生物降解的乳制品副产物,已成为可持续食品包装的有前景的材料。本文综述了基于乳清蛋白的膜(WPF)的发展,重点是通过先进的改性策略克服其固有的局限性,如亲水性和对水分的敏感性。关键进展包括通过高分子混合和纳米填料掺入进行多尺度界面工程,以优化机械性能和阻隔性能;整合植物来源的生物活性成分以赋予抗菌和抗氧化功能;以及形成纳米复合材料以引入新颖的光学和响应特性。此外,我们客观评估智能包装的前沿,其中将环境响应型WPF与人工智能(AI)算法相结合,实现食品新鲜度的实时监测和动态保鲜控制。材料科学与人工智能之间的协同作用正在将WPF从被动屏障转变为主动、智能的平台。本综述综合了这些研究方向,为木质蛋白纤维(WPF)从实验室创新向实际的下一代食品包装解决方案的转变提供基础,最终应对食品保鲜和塑料污染的双重挑战。

  • 受邀综述:解析乳清蛋白与风味的相互作用机制--仪器、计算和感官方法的进展

    2026
    Journal of Dairy Science
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Laura Ziebart, Shiru Lin, Loren Ward, & Xiaofen Du

    食品标签

    乳清及乳清制品 特征风味 感官科学与消费者研究 蛋白质与氨基酸 其他植物化学物质

    计算机标签

    机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 质构/流变/感官数据

    乳清蛋白是一个数十亿美元产业的一部分,该产业由不断增长的消费者需求驱动;然而,由于其与香料高度反应以及可能产生异味,其广泛应用受到限制。因此,理解乳清蛋白与香气相互作用的机制至关重要。尽管乳清蛋白可以影响风味的多个方面,但其最大的影响在于挥发性香气。乳清蛋白与挥发性物质的相互作用主要通过疏水相互作用发生,此外还包括氢键、电荷相互作用和范德华力。具有活泼功能基团的挥发性物质也可能参与共价反应,包括迈克尔加成、席夫碱形成和二硫键,这些反应由于其不可逆性及对风味稳定性和释放的影响而极为重要。然而,有关这些相互作用的数据仍然缺乏,且有限的文献已涵盖乳清蛋白中的关键蛋白成分。已经应用了众多仪器、计算和感官工具来阐明蛋白质-挥发物的相互作用,但每种技术都有其独特的优势和局限性。此外,方法的组合对于全面表征乳清蛋白-风味相互作用是必不可少的,尽管综合方法很少被采用。本综述总结了乳清蛋白-风味相互作用的机制,突出了当前研究中的关键空白。它还讨论了仪器、计算和感官方法,为未来研究指明了综合分析方法的方向。

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IF=18.1!征稿丨Nature Communications:AI-Driven Smart Agriculture for Sustainable Food Systems

2027.03.18

农业生产与AI

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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

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IF=10.6!征稿丨Journal of Future Foods:Intelligent Detection and Data-Driven Food Safety

2027.01.31

食品安全与AI

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

2026.12.03

风味化学与AI

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IF=7.7!征稿丨Current Research in Food Science:Intelligent Matrices: Machine Learning and AI in Molecular Food Science

2027.02.01

应用分子食品科学与AI

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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

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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

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IF=6.0!征稿丨foods:Flavor Formation Mechanisms,Targeted Regulation Strategiesand Al-Enabled Research inAnimal-Derived Foods

2027.01.10

动物源性食品风味与AI

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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

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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

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