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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

  • TastePeptides-Meta:集味觉性质、相互作用和预测模型于一体的味觉肽及其结构衍生物一站式平台

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

    Zhiyong Cui, Tianxing Zhou, Shengnan Wang, Imre Blank, Jiaming Gu, Danni Zhang, Yanyang Yu, Zhiwei Zhang, Wenli Wang, & Yuan Liu

    食品标签

    特征风味 营养与生物功能 标准/法规/数据库分析 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    模型可解释性 定量预测/回归分析 质构/流变/感官数据 中等规模数据集

    味觉肽兼具营养和感官属性,其结构衍生物表现出独特的味觉调节效应。随着味觉肽候选物数量不断增加,亟需利用先进检测工具建立快速、准确的筛选方法。现有平台缺乏能够提供准确检索和预测能力的集成生物信息学解决方案。为此,本研究提出 TastePeptides-Meta 平台,收录 2926 条肽条目、975 个肽结构衍生物以及 954 条协同增强数据,分别来源于 282、109 和 103 篇同行评议研究。平台配备机器学习驱动的预测模块和领域专用分析工具包。作为在线交互平台,TastePeptides-Meta 提供搜索、下载和味觉肽预测等多个接口。该平台公开可用,并实施标准化数据模式,有望加速味觉肽机制研究以及数据驱动、可解释模型的发展,用于预测和探索味觉机制。

  • 通过人工智能优化高水分肉类仿制品的质地:山梨醇在大豆蛋白浓缩物混合物中的作用

    2025
    LWT
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Saqib Gulzar, Mohamed Tagrida, Olga Martín-Belloso, & Robert Soliva-Fortuny

    食品标签

    豆类与坚果(及籽类) 蛋白质配料 质构与流变性质 质构与流变测试 蛋白质与氨基酸 糖醇类

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 质构/流变/感官数据

    本研究探讨了山梨醇对以大豆蛋白浓缩物为基础的高水分肉类仿制品(SPC-HMMA)质构特性的影响,采用了一种结合人工智能(AI)和遗传算法(GA)的新方法,以模仿鸡肉和牛肉的质地,旨在开发具有定制质构特性的肉类仿制品。该方法允许同时调整多个参数,有效捕捉在挤出过程中原料与加工条件之间复杂的非线性相互作用。在优化的螺杆速度和温度下,对不同山梨醇浓度和水分含量的SPC进行了挤出加工。纹理剖面分析(TPA)显示,硬度值从0%山梨醇时的3893 ± 308克降低到20%山梨醇时的421 ± 54克,而切割强度值在0%山梨醇时横向为5951 ± 544克,20%山梨醇时为1754 ± 134克。水分含量在SPC-HMMA的纹理特性中起着重要作用,较低的水分会产生更硬、更嚼劲的类产品。扫描电子显微镜(SEM)显示微观结构发生变化,而FTIR光谱和解卷积分析表明蛋白质二级结构发生显著改变。随着山梨醇含量的增加,烹饪产率从142.56 ± 1.5%增加到168.54 ± 2.12%,吸水能力从329.41 ± 5.16%增加到464.67 ± 5.28%,而吸油能力则从120.84 ± 1.89%下降到93.39 ± 1.82%。

  • 使用高光谱成像和机器学习对枣浆中的蔗糖、脯氨酸、灰分及果糖/葡萄糖比进行无损预测

    2025
    LWT
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Mohammad Hossein Nargesi, & Kamran Kheiralipour

    食品标签

    果蔬汁/浓缩汁 品质、结构与理化性质 显微与成像技术 矿物质与微量元素 蛋白质与氨基酸 碳水化合物与糖类

    计算机标签

    机器学习/统计学习 偏最小二乘法 支持向量机 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱

    枣糖浆是枣类水果的副产品之一,富含营养和抗氧化剂,并在食品工业中有多种应用。通过实验室方法测量化学成分具有破坏性,并且需要高成本和熟练的操作人员。本研究的目的是使用高光谱成像作为一种新的、无损、快速且简单的技术来预测枣糖浆的化学成分。准备了糖浆样品,并测量了蔗糖、脯氨酸、灰分及果糖/葡萄糖比值。高光谱成像系统捕捉样品在400-950纳米波长范围内发射的光,并将其存储为高光谱图像。为了处理这些图像,在MATLAB软件中开发了一种算法。主成分分析用于识别最有信息量的波长。在从这些选定波长的图像通道中提取特征后,选择了高效特征,并使用偏最小二乘回归、支持向量回归和人工神经网络方法进行预测。人工神经网络对成分的预测准确率(分别为99.99%、100%、99.99%和100%)高于偏最小二乘回归(分别为98.98%、97.25%、98.98%和96.70%)和支持向量回归(分别为98.09%、98.92%、98.95%和72.20%)方法。本研究结果证明了高光谱成像和神经网络在估算枣浆化学成分方面的高能力。

  • 通过混合深度学习优化干腌火腿皮的水解:一种智能工艺方法

    2025
    LWT
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Chenguang Li, Tingting Gao, Xuanyi Liu, Changcheng Zhao, Chunxiang Piao, Tingyu Li, Juan Wang, Hongmei Li, Baide Mu, & Guanhao Li

    食品标签

    畜肉 副产物与废弃物高值利用 加工与新加工技术 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    卷积神经网络 循环神经网络 定量预测/回归分析

    干腌火腿皮副产品的可持续增值是食品循环经济倡议中的一项关键挑战。虽然用酶法提取鲜味肽为价值提升提供了一种可行途径,但传统的优化方法在捕捉复杂非线性参数相互作用方面存在固有局限。在此,我们将多算法深度学习架构(SAA-BKA-CNN-BiLSTM-Attention)与经验实验设计结合,以克服这些局限性。研究显示,在胰蛋白酶介导水解的优化中,该混合模型表现出优越性能,在理想参数下实现了前所未有的预测精度(误差0.79%):固液比(1:9.858)、酶用量(6064.85 U/g)和反应时间(6.11 小时)。全面的生化分析表明,该框架具有增强风味和抑制异味的双重能力。经过深度学习优化的水解物呈现出显著升高的鲜味相关氨基酸:谷氨酸(146.56 ± 1.45 mg/100g)和天冬氨酸(124.97 ± 0.45 mg/100g),分别比RSM和OAD高出10.05%/22.93%和43.01%/28.14%。增强甜味的甘氨酸(401.22 ± 1.11 mg/100g)和丙氨酸(224.31 ± 3.04 mg/100g)也显著增加(P < 0.05),而RSM优化工艺出乎意料地增加了苦味氨基酸,尽管其具有调节盐味的潜力。本研究建立了一种颠覆性的方案,将富含胶原蛋白的废料转化为优质鲜味成分,为解决可持续食品工程中的多方面挑战提供了可扩展的解决方案。

  • 追踪冷冻猪肉的营养和质量变化:一项为期12个月的研究,使用7类肉类参数和VIS/NIR光谱

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

    Xi Tang, Hui Xiao, Ting Luo, Jiacheng Wei, Ruiqiu He, Junhui Duan, Shijun Xiao, Nengshui Ding, Lusheng Huang & Zhiyan Zhang

    食品标签

    畜肉 品质、结构与理化性质 生产管理与数字化工厂 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质与氨基酸 脂质与脂肪酸

    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 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据

    冷冻猪肉存量对于稳定粮食安全和价格至关重要,但评估冷冻期间的营养和物理化学变化仍具挑战性。本研究对50头猪的长轴肌进行了为期12个月的冷冻储存实验,在−20°C下进行,量化了7个类别中62项肉质成分的变化,包括解冻损失、肌红蛋白、脂肪酸、氨基酸和劣化指标。Prophet模型表明,猪肉在适当冷冻下可保持良好品质1至2年,4年后出现明显劣化。跨维度的表型相关揭示了关键相互作用和异常,如花生四烯酸(C20:4n6)和蛋氨酸(Met)偏离各自簇。利用VIS/NIRS和九种机器学习算法,存储时间分类模型在SpecimIQ传输光谱和AdaBoost下实现了85.8%的准确率。这些发现展示了VIS/NIRS在食品安全和加工领域的潜力,为精确的储存时长识别提供了实用解决方案,并为管理冷冻猪肉储备提供了宝贵见解。

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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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