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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)

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标签记录(计算机学者)

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共 2456 条结果

  • 基于计算策略增强甜蛋白Neoculin在食品应用中的稳定性

    2025
    Journal of Agricultural and Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Mingxue Ma, Sai Shi, Zhifen Huang, Tingting Qi, Tianjie You, Ying Wang, Guzhen Zhang, Jiahui Liu, Jingyao Liu, Fenghui Guan & Si Liu, Sheng Ye

    食品标签

    蛋白质配料 甜味剂 加工与新加工技术 过程优化与控制策略 其他理化与结构表征 其他统计建模方法 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 设计/生成与推荐 文本/知识库/法规数据 合成/仿真数据为主

    甜味蛋白因其高甜度和低热量含量而备受青睐,具有成为安全、低热量甜味剂的巨大潜力,且不会像糖或人工替代品那样带来不良健康影响。新卡林蛋白因其兼具甜味和味觉调节的双重特性而独具特色,有望在食品工业中得到广泛应用。然而,其较低的热稳定性限制了其在食品加工中的更广泛使用,这凸显了改进其稳定性的必要性。在本研究中,我们基于 PyRosetta 算法应用了二硫键设计和饱和突变技术,以提高新卡林蛋白的热稳定性。实验筛选显示,引入一对二硫键使熔点(Tm)提高了 4.7°C,随后的饱和突变产生了具有显著 14.5°C 熔点增加的突变体。这种组合方法最终产生了一个突变体(FM),其熔点为 84.7°C,比野生型(WT)高出 20.3°C,同时保持了甜度。此外,高斯网络模型(GNM)分析表明,FM 中特定残基的交叉相关性比 WT 更强,这可能解释了其热稳定性的提高。本研究发现了一种新的核糖蛋白变体,其在食品和饮料行业具有巨大的工业应用潜力,并为未来低热量甜味剂的蛋白质工程提供了有价值的策略。

  • 基于风味组学与分子模型技术鉴定金牡丹红茶增甜感官效应的关键香气化合物

    2025
    Food Chemistry: X
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Yang Wu, Qingyang Wu, Ziwei Zhou, Tingting Deng & Yun Sun

    食品标签

    茶/茶饮料 特征风味 光谱/色谱/质谱等分析方法 风味组学 动力学建模 数值仿真

    计算机标签

    偏最小二乘法 分类/鉴别/等级评定 组学数据

    创新金牡丹红茶具有显著的甜香与甜醇口感,但挥发性物质增强甜味的作用机制尚不明确。本研究结合风味组学、分子模拟与感官分析,鉴定出产生增甜感官效应的关键香气物质。采用顶空固相微萃取-气相色谱-嗅闻-质谱联用技术(HS‑SPME‑OC‑MS)及多元统计分析,共鉴定出93种与甜味相关的挥发性物质,经偏最小二乘判别分析(PLS‑DA)筛选得到30种核心物质。选取覆盖主要甜香亚型的6种代表性化合物进行分子模拟分析。分子对接与动力学结果显示,这些香气物质与甜味受体T1R3的结合强于与T1R2的结合,且结合更为稳定。以低甜度金牡丹红茶为基质进行香气添加实验证实,5种物质可显著提升感知到的甜味,其中苯甲酸-(Z)-3-己烯-1-醇酯与2-甲基-2-苯乙基丙酸的增甜效果最为突出。该研究阐明了创新红茶中香气与滋味的互作机制,为茶类食品的甜味调控提供了理论依据。

  • 预训练GRU与分子对接整合,虚拟筛选藜麦种子衍生的ACE抑制肽:创新预测策略

    2025
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Yanan He, Zhiyang Deng, Yujiao Lyu, Yan Yan, Jun Liu & Haijie Liu

    食品标签

    杂粮 其他生物活性与健康效应 数值仿真 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    循环神经网络 迁移学习/领域自适应 定量预测/回归分析 组学数据

    人工智能领域的最新进展,尤其是深度学习,正推动生物活性肽发现迎来一场变革。本研究构建了一种预训练门控循环单元模型(Pre‑GRU),用于预测源自发芽藜麦种子蛋白的血管紧张素转换酶(ACE)抑制肽的 IC₅₀值。研究采用迁移学习策略,先在相近长度的 ACE 抑制肽上进行预训练,再在目标数据集上微调,以解决数据稀缺问题。为缓解标签不平衡现象,采用平衡均方误差损失函数以提升预测精度,模型训练集决定系数 R² 为 0.86–0.88,测试集 R² 为 0.53–0.55。将模型预测的 IC₅₀值与候选肽的分子对接评分相结合,在人工合成的 7 条肽中,有 4 条表现出 ACE 抑制活性,其中 NLFRP 的活性尤为突出(IC₅₀ = 3.33 ± 0.19 μM)。分子对接结果显示,NLFRP 可与 ACE 的 Zn²⁺结合基序 HEXXH 形成四面体配位结构,从而增强结合稳定性。该方法整合了 Pre‑GRU 预测、分子对接与理化性质分析,可高效实现生物活性肽的筛选。

  • 基于人工智能的低空配送新鲜食品供应链:研究进展与趋势

    2025
    Trends in Food Science & Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Yonggan Zhao, Min Zhang, Arun S. Mujumdar, Benu Adhikari & Luming Rui

    食品标签

    保藏与贮藏 品质、结构与理化性质 可持续性与资源高值化 过程控制与数字化

    计算机标签

    定量预测/回归分析 过程控制与实时优化

    背景:新鲜食品是日常生活中不可或缺的一部分,消费量相对较大。然而,它是一种易腐食品,在供应链过程中容易导致新鲜度下降和营养价值降低,因此其供应链的高效运行对于确保产品质量、减少浪费、降低成本和提高客户满意度至关重要。
    范围与方法:本文探讨了如何将低空配送技术(如无人机)与人工智能相结合,以改变保鲜和运营可持续性。低空配送技术与人工智能的结合为新鲜食品供应链的效率和智能化提供了新的范式。本文分析了人工智能在需求预测与库存管理、路径优化与动态调度、质量监测与管理、自主避障与安全控制等方面的重要作用,并强调了无人机赋能供应链配送的创新潜力。讨论了人工智能低空配送在新鲜食品供应链中面临的挑战和未来发展方向。
    主要发现与结论:本综述表明,人工智能驱动的低空配送可以提高新鲜食品供应链的效率和可持续性,并有助于保护新鲜食品的质量特性。然而,技术和公众接受度方面的障碍依然存在,包括需要低噪音无人机、无人机能力的持续进步、建立稳健的监管标准以及保护数据安全。尽管存在这些挑战,将人工智能驱动的低空配送技术整合到新鲜食品供应链中代表了配送创新的新兴趋势。将无人机与无人电动冷藏车和配送机器人集成,有望形成高效且环境可持续的配送模式。采用共享无人机机队进行低空新鲜食品配送可以降低运营成本,同时支持无人机配送的多功能应用。通过采用这些创新,人工智能赋能的低空配送系统可以改变新鲜食品供应链,最大限度地减少浪费,并与全球可持续发展目标保持一致。

  • 利用环境电离质谱结合机器学习,同时测定农药残留及快速鉴别玉米生产来源

    2025
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Hang Su, Lifeng Han, Miaoxiu Ge, Xiangyu Wang, Hongping Zeng, Dan Zhao, Wei Xiong & Luhong Wen

    食品标签

    玉米 化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分

    计算机标签

    机器学习/统计学习 随机森林 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据

    食品可追溯性是质量控制和食品安全的关键方面。本研究开发了一种分析时间为13分钟的高通量分析系统,用于检测玉米中的农药残留,实现了0.59至14.38 μg/kg的低检测限(LOD)。通过该方法,不同来源的玉米样本中发现了不同的外源农药特征,并将其分为六类。基于这些差分分析物,应用了化学计量模型来探讨玉米样品之间的光谱差异,同时观察到部分簇重叠。随后,采用随机森林(RF)模型,实现了卓越的预测表现,训练准确率达到100%,外部验证准确率达98.1%,显示出高的起源可追溯性。因此,该高通量系统结合机器学习,展现出快速检测农药残留和产地识别的巨大潜力,显著促进食品质量监测。

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会议链接

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

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

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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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活动详情请关注“食品AI荟”微信公众号