类目筛选(食品学者)
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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)
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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)
标签记录(计算机学者)
共 1098 条结果
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涂覆面糊以调节油炸食品的油脂、质地和结构:综述
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区食品标签
油炸食品 统计建模与仿真 理化与结构表征计算机标签
机器学习/统计学习 过程控制与实时优化 多模态/融合数据通过面糊涂层调节食品表面是一种有前景的方法,可以减少油炸产品中的油脂含量。本综述批判性地讨论了功能、作用机制、流变学、配方成分、工艺的数学建模、烹饪方法、安全性和监管方面、粉浆涂层的物理化学、热微结构特性以及未来研究方向。用于制备降油粘弹性涂层的成分清单非常多,主要包括面粉、水胶体和淀粉。生物活性化合物、酶、矿物质、草本提取物、烘焙剂、糖醇等都可以被加入面糊配方,以影响涂层产品的口感和质地。裹面糊炸食品的整体质量传递过程可以通过几个数学模型(Fick、Newton、Page、Henderson 和 Pabis,修正版Page、Arrhenius)来描述。表面和内部微观结构表征技术、热探针、物理化学表征技术以及人工智能可以表征涂层的各种功能,包括还油和织物演化。
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基于特征融合的食品蛋白亚细胞预测用于药物成分研究
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区食品标签
传统统计分析与回归 蛋白质与氨基酸计算机标签
机器学习/统计学习 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 组学数据膳食蛋白的结构和功能,以及其亚细胞预测,对于设计和开发新药物组成以及理解某些疾病的病理生理学至关重要。作为解决方案,我们提供了一种基于特征融合和聚类的亚细胞定位方法,用于膳食蛋白。此外,还建议采用一种增强型PseAAC(伪氨基酸组成)方法,该方法建立在传统PseAAC基础之上。该研究最初通过整合自相关、气密度和改进的PseAAC来构建一个新的模型,以更好地传达食物蛋白序列的信息。之后,通过主成分分析降低融合特征向量的维数。革氏阳性数据集的预测准确率分别为99.24%,革氏阴性数据集为95.33%,实验结果证明了该方法的可行性和有效性。本文主要探讨伪氨基酸组成,这并非临床层面,而是药物重定位的药物方面。
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快速且敏感的食品欺诈检测方法:对前景与挑战的回顾
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区食品标签
食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法 传统统计分析与回归计算机标签
机器学习/统计学习 偏最小二乘法 K-近邻 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据 文本/知识库/法规数据鉴于食品安全和质量日益增长的关注,需要精确可靠的分析技术来保证食品质量。由于传统程序成本高且耗时,需要快速的食品控制技术来确保产品质量。用于识别和检测食品欺诈的多种分析技术,包括光谱学、色谱法、DNA条形码和肌力比质谱(IRMS)。由于其快速发现、使用简便、高通量、经济实惠以及对多种食品基质的无损评估,镍一级光谱和高光谱成像在食品行业中备受青睐。随着化学计量技术和近红外光谱仪器的发展,该技术的适用性不断提升。本研究还讨论了多种多元分析技术在识别食品欺诈时的应用,如主成分分析、偏最小二乘法、聚类分析、多元曲线解析和人工智能。
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深度学习辅助逻辑门用于实时识别天然四环素抗生素
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区食品标签
食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他植物化学物质计算机标签
智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据四环素(TCs)抗生素的过度使用和误用,包括四环素(TTC)、土霉素(OTC)、多西环素(DC)和氯四环素(CTC),对人体健康构成严重威胁。然而,目前四环素的快速传感平台只能量化TC混合物的总量,缺乏对单个组分的实时识别能力。为应对这一挑战,我们将深度学习策略与基于荧光和比色法的多模逻辑门整合到自设计的智能手机集成工具箱中,实现了自然TC的实时识别。我们的比例荧光探针(CD-Au NCs@ZIF-8)将碳点和Au NC封装在ZIF-8中,以防止假阴性或假阳性结果。此外,我们独立开发的微信应用利用荧光通道线性量化了四种天然TCs。比色通道还被用作逻辑门的输出,实现对四种天然四环素的实时识别。我们预计该策略将为有效控制抗生素提供新的视角。
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利用基于SERS的传感器结合化学计量模型快速定性定量分析虾中的苯并(b)荧蒽(BbF)
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区食品标签
其他肉与水产品 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法 传统统计分析与回归计算机标签
偏最小二乘法 K-近邻 主成分分析/判别分析 红外/拉曼光谱数据苯二氮䓬(b)氟anthen(BbF)是一种多环芳烃(PAH),是海鲜中值得关注的致癌污染物。本研究开发了一种简单、快速、灵敏且经济高效的表面增强拉曼散射(SERS)传感器(AuNPs),结合化学计量模型,用于检测虾样本中的BbF。偏最小二乘(PLS)回归模型采用无信息变量消除(UVE)、自助软缩(BOSS)和竞争性自适应加权抽样(CARS)进行优化。通过主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和k最近邻(KNN)进行定性分析,以区分受BbF污染和未污染的虾样本。SERS传感器表现出极佳的灵敏度(LOD = 0.12 ng/mL)、重复性(RSD = 6.21%)和抗干扰性能。CARS-PLS模型展现出卓越的预测能力(R2= 0.9944),定性分析区分了受污染和未受污染的样本。传感器的准确性通过HPLC验证,展示了SERS传感器结合化学计量学能够快速且可靠地检测虾样本中的BbF。