类目筛选（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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深度筛选（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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标签记录（食品学者）
清除全部筛选
标签记录（计算机学者）
共 712 条结果
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基于反射、荧光和拉曼高光谱成像技术的玉米粉中黄曲霉毒素快速检测研究
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2022
Food Control
中科院一区JCR一区
Yong-Kyoung Kim, Insuck Baek, Kyung-Min Lee, Jianwei Qin, Geonwoo Kim, Byeung Kon Shin, Diane E. Chan, Timothy J. Herrman, Soon-kil Cho, & Moon S. Kim
食品标签
玉米 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
机器学习/统计学习 支持向量机 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱黄曲霉毒素常见于玉米及玉米制品中，若大量摄入，会导致动物和人类罹患严重疾病。早期检测对于预防相关病症至关重要，但目前常用的黄曲霉毒素高灵敏度、高效筛查手段，多为基于色谱法或免疫分析法的检测方法，这类方法成本高昂、操作繁琐，且需要专业技术人员操作。本研究采用多种高光谱成像技术检测玉米粉中的黄曲霉毒素，具体包括可见 - 近红外（VNIR）反射成像、短波红外（SWIR）反射成像、365 纳米紫外光激发荧光成像，以及 785 纳米激光激发拉曼成像技术。针对每种高光谱成像模式，研究人员分别构建了基于线性判别分析（LDA）、线性支持向量机（LSVM）、二次判别分析（QDA）和二次支持向量机（QSVM）算法的四种分类模型。结合不同预处理方法，将上述多元分类模型应用于天然受黄曲霉毒素污染的玉米样品筛查。在黄曲霉毒素含量阈值为 10 微克 / 千克的条件下，荧光成像结合 QSVM 模型、可见 - 近红外成像结合 QSVM 模型、短波红外成像结合 LSVM 模型、拉曼成像结合 LSVM 模型的分类准确率分别为 95.7%、82.6%、95.7% 和 87.0%，且均未出现假阴性误差。其中，短波红外成像模型与荧光成像模型的检测性能准确率略高，这表明与传统湿法化学检测方法相比，这两种技术或可作为更高效的黄曲霉毒素分析工具。这些检测方法成本低、操作简便，有望成为食品安全领域的新型筛查手段，实现对玉米及其他动物饲料、人类食用原料中黄曲霉毒素的快速检测。
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解码组学与人工智能在食品废弃物转化与减量中的“黑箱”作用
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2022
International Journal of Food Microbiology
中科院一区JCR一区
Sonja H. Killday, Michelle K. T. Nguyen, Jinxin Liu, Xiaonan Lu & Samuel N. Cheung
食品标签
副产物与废弃物高值利用 其他可持续性主题 组学与高通量技术计算机标签
机器学习/统计学习 深度学习为了解决世界上的饥饿、饥荒和营养不良问题，有必要在食物链的任何阶段都停止食物浪费。组学（宏基因组学、蛋白质组学、转录组学、废物组学、疾病组学等）、酶处理以及人工智能等现代技术在减少和管理食物浪费方面的应用，能够为食物损失管理、饥饿问题和环境挑战带来可持续的解决方案。政府机构在制定政策时接纳这些现代技术，能极大地强化减少浪费、保障粮食安全的理念，并且可以轻松挽救每天约25,000名因饥饿而死亡的儿童和成人的生命。人工智能（AI）能够助力当前的农业和食品供应链系统，以应对营养需求、资源枯竭、气候变化、人口增长和污染等方面的挑战。本文深入探讨了食物浪费管理概念与组学方法的联系。此外，还涵盖了人工智能在食物浪费转化和缓解方面的理念，以及当前面临的挑战和未来的前景。总体而言，本文将有助于决策者提前确定在经济和环境方面都适宜的生物炼制解决方案。
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基于非靶向肽组学与化学计量学区分超高温灭菌乳和复原乳
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Dongfei Tan, Hongda Zhang, Sijia Tan, Yi Xue, Man Jia, Xiaoyu Zhu, Huaxing Wu & Gang Chen
食品标签
液态乳 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 组学数据本研究采用基于超高效液相色谱 - 四极杆飞行时间质谱联用技术结合化学计量学的非靶向多肽谱分析方法，对超高温灭菌乳与复原乳进行鉴别区分。研究共鉴定出 33 种标志性多肽，这些多肽主要裂解自 β- 酪蛋白与 αₛ₁- 酪蛋白的 C 端或 N 端，由加热作用与蛋白酶水解共同产生。后续的加热强化与贮藏时长试验表明：18 种标志性多肽的含量随热负荷与贮藏时间的增加而上升，另有 15 种多肽仅受热负荷影响。相较于 αₛ₁- 酪蛋白来源的多肽，β- 酪蛋白来源的多肽对热胁迫表现出更高的敏感性。此外，研究还鉴定出 8 种酪蛋白修饰多肽，可作为牛乳热加工工艺的指示标志物。上述鉴定得到的标志性多肽能够有效区分超高温灭菌乳与复原乳，适用于牛乳加热工艺监控与贮藏过程监测。
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基于新策略开发用于识别和发现抗氧化肽的机器学习预测模型
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2022
Food Control
中科院一区JCR一区
Yong Shen, Chunmei Liu, Kunmei Chi, Qian Gao, Xue Bai, Ying Xu, & Na Guo
食品标签
营养与生物功能 蛋白质与氨基酸计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 组学数据解决食品腐败与氧化问题是提升食品品质的关键所在，而多肽是应对上述问题的优良备选物质。本研究以伪氨基酸组成与多肽基序作为输入特征，采用机器学习方法构建抗氧化肽分类模型。其中，基于伪氨基酸组成 - 二肽 - 基序的混合模型（PseAAC-dipeptide-motif）性能最优，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）达 0.939，平均精确率为 0.947。研究进一步提高分类阈值，使模型精确率提升至 0.95 以上。随后，研究人员将该模型作为预测工具，从随机多肽数据集中筛选潜在抗氧化肽。根据预测结果，研究合成了 5 种潜在抗氧化肽（PSGK、LKPQ、GRP、QCQ、QGM），并测定其DPPH 自由基清除能力与总抗氧化能力（T-AOC）。实验结果表明，QCQ 肽具有较强的抗氧化活性：在浓度为 125 μg/mL 时，其 DPPH 自由基清除率达 95.52%，总抗氧化能力值为 9.59 U/mg 蛋白。同时，该预测工具可用于挖掘兼具抗氧化功能的多功能多肽。综上，本研究构建的预测模型是筛选抗氧化功能多肽的有效工具。
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基于化学计量学方法研究商业单甘油酯诱导的菜籽油凝胶化
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2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Aurélie Monié, Sophie Franceschi, Stéphane Balayssac, Myriam Malet-Martino, Mathieu Delample, Emile Perez & Jean-Christophe Garrigues
食品标签
植物油 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸计算机标签
机器学习/统计学习 深度学习 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据市售富含单甘酯（MGs）的油脂胶凝剂是酰基甘油酯构成的复杂混合物，其胶凝性能随所用基础油种类与胶凝剂浓度的不同而发生变化。本研究建立了一套化学计量学方法，用以识别胶凝过程中的关键影响参数。研究采用气相色谱（GC）与核磁共振（NMR）技术对混合物中的脂肪酸及酰基甘油酯组分进行定性解析，并定义了相应分析参数；通过计算特定酰基甘油酯类群与组分比例，实现分析结果的简化归纳。为确定关键分析参数，本研究将人工神经网络应用于定量结构 - 性质关系（QSPR） 研究，关联经流变学振荡实验测定的胶凝性能参数。结果表明：低胶凝剂浓度下，富含 C16:0 的单甘酯与特征异构体比例均对储能模量G′存在正向促进作用；高浓度条件下，富含 C18:0 的酰基甘油酯与不饱和 / 饱和脂肪酸比例对G′呈正向影响。与之相反，低浓度下富含 C18:0 的酰基甘油酯对G′的提升作用较弱。
