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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
鱼肉

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暂无筛选

共 91 条结果

  • 基于人工智能增强高光谱成像技术实时监测大黄鱼鱼片颜色变化

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Shengnan Wang, Avik Kumar Das, Jie Pang & Peng Liang

    食品标签

    鱼肉 颜色与外观品质 光谱/色谱/质谱等分析方法

    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

    本研究首次将可见 - 近红外高光谱成像(Vis-NIR HSI)系统与人工神经网络相结合,探究其用于监测低温贮藏过程中大黄鱼(Larimichthys crocea)鱼片色泽变化的可行性。研究构建了基于泄漏修正线性单元(Leaky-ReLU)激活函数的前馈神经网络(FNN),作为非线性定量分析模型。基于优选光谱,该模型对色泽指标具备优良的预测精度:其中亮度值L ∗、红度值a ∗、黄度值b ∗的预测决定系数R P2分别为 0.908、0.915、0.977,预测均方根误差RMSEP分别为 1.062、3.315、0.082。最终,采用简化版 FNN-Leaky-ReLU 模型(S-FNN-L)实现鱼片色泽参数分布的可视化成像。结果表明,高光谱成像技术可替代传统色差仪,以快速、无损的方式完成鱼片色泽检测与空间分布测定,具备良好应用可行性。

  • 淡水鱼中砷、镉、铅和汞含量及健康风险评估结合化学计量学分析

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Konrad Mielcarek, Patryk Nowakowski, Anna Puścion-Jakubik, Krystyna J. Gromkowska-Kępka, Jolanta Soroczyńska, Renata Markiewicz-Żukowska, Sylwia K. Naliwajko, Monika Grabia, Joanna Bielecka, Anita Żmudzińska, Justyna Moskwa, Elżbieta Karpińska & Katarzyna Socha

    食品标签

    鱼肉 化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析

    本研究旨在评估波兰淡水鱼中砷(As)、镉(Cd)、铅(Pb)、汞(Hg)的污染水平。研究采用原子吸收光谱法(AAS)与电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS),对 212 份生制、烟熏及腌制淡水鱼样品开展检测分析,并评估食用含上述重金属的鱼类对人体产生的健康风险。检测结果显示,鱼类中砷、镉、汞、铅的污染含量范围分别为:砷 23.3~59290.1 μg/kg,镉 0.02~97.0 μg/kg,汞 9.04~606.3 μg/kg,铅 0.04~171.4 μg/kg。长期食用所检测的淡水鱼品种,尤其是烟熏鱼类制品,可能会对人体产生非致癌性健康风险,同时也存在致癌性健康风险。

  • 基于液相色谱-Orbitrap高分辨质谱的非靶向代谢组学与蛋白质组学方法检测巴沙鱼肉中的猪肉掺假

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Anjar Windarsih, Suratno, Hendy Dwi Warmiko, Anastasia Wheni Indrianingsih, Abdul Rohman & Yaya Ihya Ulumuddin

    食品标签

    鱼肉 食品安全与风险评估 蛋白质组学 代谢组学 光谱/色谱/质谱等分析方法

    计算机标签

    偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 组学数据

    博氏巨鲇(Pangasius hypophthalmus) 是优质的蛋白质来源,但受经济利益驱使,其鱼肉(PHM)常被掺入猪肉造假,因此亟需建立对应的真伪鉴别分析方法。本研究采用液相色谱 - 高分辨质谱(LC-HRMS) 结合非靶向代谢组学、蛋白质组学,联合主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)等化学计量学方法,成功实现纯品与掺假鲇鱼肉的区分,模型拟合优度(R>0.95)与预测能力(Q>0.5)均表现良好。研究发现,磷脂代谢物PC(o-18:0/18:2(9Z,12Z)) 可作为猪肉的潜在标志物,而二肉豆蔻酰磷脂酰胆碱(DMPC) 为鲇鱼肉特征标志物;同时鉴定得到猪肉特征肽段,分别来自肌红蛋白(HPGDFGADAQGAMSK)与β- 血红蛋白(FFESFGDLSNADAVMGNPK)。基于 LC-HRMS 的代谢组学与蛋白质组学方法,可检出鱼肉中低至 0.5%(w/w) 的猪肉掺假量。综上,LC-HRMS 非靶向代谢组 / 蛋白质组联用化学计量学,可作为检测鱼肉中猪肉掺假的高效可靠手段。

  • 用于检测鱼类中太平洋雪卡毒素的智能手机控制安培免疫传感器

    2022
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Mònica Campàs, Sandra Leonardo, Naomasa Oshiro, Kyoko Kuniyoshi, Takeshi Tsumuraya, Masahiro Hirama & Jorge Diogène

    食品标签

    鱼肉 微生物安全 光谱/色谱/质谱等分析方法

    计算机标签

    定量预测/回归分析 智能手机/其他

    雪卡毒素(CTXs)是由冈比亚藻属(Gambierdiscus)与福氏藻属(Fukuyoa)微藻产生的海洋神经毒素,可通过食物链进入人体,引发雪卡鱼毒中毒(CFP)。本研究采用多壁碳纳米管(MWCNT)修饰碳电极,结合智能手机控制的恒电位仪,制备了一种用于检测鱼肉中太平洋雪卡毒素的免疫传感器。该生物传感器对 CTX1B 的检出限(LOD)与定量限(LOQ)分别为 6 pg/mL 和 27 pg/mL,对应鱼肉中含量为 0.001 μg/kg 和 0.005 μg/kg。采用该传感器对日本和斐济的鱼类样品进行检测,结果与三明治酶联免疫吸附试验(ELISA)、细胞水平检测法(CBA)及液相色谱 - 串联质谱法(LC-MS/MS)均具有良好的相关性。预测该传感器在−20 °C 条件下稳定性至少可达 3 个月,可在 2 小时多一点的时间内完成鱼类提取物中太平洋雪卡毒素含量的检测,结果可靠、准确且精密度良好,适用于相关监测与研究项目。

  • 利用纸色谱阵列和神经网络非破坏性多重鉴别海鲜中的病原微生物与腐败菌群

    2022
    Food Research International
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Manyun Yang, Yaguang Luo, Arnav Sharma, Zhen Jia, Shilong Wang, Dayang Wang, Sophia Lin, Whitney Perreault, Sonia Purohit, Tingting Gu, Hyden Dillow, Xiaobo Liu, Hengyong Yu & Boce Zhang

    食品标签

    鱼肉 微生物安全 过程监测与在线检测 其他方法

    计算机标签

    智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据

    对人类食源性病原体的非破坏性检测对于确保食品安全和公共卫生至关重要。本文报道了一种利用纸色谱阵列耦合机器学习神经网络(PCA-NN),通过挥发性有机化合物传感来检测海鲜中存在背景菌群和腐败菌情况下的活体病原体的新方法。本研究以摩根氏菌(Morganella morganii)和腐败希瓦氏菌(Shewanella putrefaciens)分别作为模型病原菌和腐败菌。研究评估了单菌培养和混合多重培养中的微生物检测效果。PCA-NN检测的准确性首先在标准培养基上进行评估,随后在以鳕鱼和三文鱼作为真实海鲜模型、含有病原菌、腐败菌以及背景菌群的条件下进行了验证。在本研究中,PCA-NN方法成功地从海鲜的菌群(无论是否存在常见的腐败菌——腐败希瓦氏菌)中鉴别出了病原微生物,准确率在90%至99%之间。该方法无需富集、培养或其他样品前处理步骤即可实现对食品的非破坏性病原体监测,有望推动智能包装技术的发展。

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2027.03.18

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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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2027.01.31

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2026.12.03

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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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