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 712 条结果
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开发一种非语言方法,通过视觉图像捕捉和表征香气引发的情感概念
查看原文2026
Food Quality and Preference
中科院一区JCR一区Anne Churchill, Stephen R. Green, Julia D. Brooks, & David M.H. Thomson
食品标签
特征风味 感官科学与消费者研究 问卷/市场与消费者研究计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 中等规模数据集在整个香水行业中,人们普遍认为需要开发新的香水研发方向,这些方向应超越仅基于平均喜好评分的基准。与此相关的是一种关于情感非效价方面的概念,这些方面超越了喜好本身,却会影响消费者的情感和行为。如果香水开发者能够获取这些情感的非效价方面的信息,可能会提供此前未曾考虑过的新产品开发方向。然而,当进行口头提问时,消费者很难超越喜好进行思考。据推测,以图像为基础的研究方法可能提供了一条前进的道路。第一阶段描述了一种以图像为基础的方法,将110张图像与85个概念描述词联系起来。分析产生了一个四因素模型,其中因素1与积极性与消极性(价性)相关,而因素2、3和4与因素1正交,从定义上讲,这些因素通常是非价性特征。进一步分析显示,因素2、3和4包含22个非价性概念。在现有文献中,没有证据表明其他研究工具能够将价性与非价性概念区分开来。第二阶段涉及使用代表性子集的30张图像对79种商业香水进行消费者画像。将这些图像映射到第一阶段开发的图像概念空间,从而为每种香水生成概念画像。从中可以了解到每种香水如何引发价性和非价性概念,以及即使被同样喜爱的香水可能引发非常不同的非价性概念。这些方法论被详细描述,是基于这样的信念:它们可能为基于喜好的方法提供替代方案。
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工业 4.0 背景下食品行业传感器技术的系统综述
查看原文2026
Food Control
中科院一区JCR一区Mattia Braggio, Tsega Y. Melesse, Simone Arena, Pier Francesco Orrù, & Federico Briatore
食品标签
复合/即食/餐饮食品 食品安全与风险评估 品质、结构与理化性质 标准/法规/数据库分析计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 时序传感器/物联网数据 文本/知识库/法规数据食品行业正在先进传感器技术与工业 4.0 数字赋能技术融合的推动下快速转型。随着供应链日益复杂,保障食品质量、安全、可持续性和可追溯性需要实时、可扩展且数据驱动的监测方案。本文在工业 4.0 框架下,对食品行业传感器技术相关科学文献进行综合分析,采用文献计量和内容分析两种方法。文献计量分析旨在考察发表趋势、地理分布和关键词共现模式,识别主要研究主题和技术方向;内容分析则聚焦食品系统中使用的主要传感器类别,包括化学、生物、光学、物理和纳米赋能传感器。研究进一步考察这些传感技术如何与物联网、人工智能、机器学习、云计算、区块链和增材制造等关键数字赋能技术集成,并重点讨论传感器在食品供应链各环节中的作用,包括种植、加工、贮藏、运输、销售和消费。结果表明,基于传感器的解决方案正逐渐成熟,并有潜力改善食品安全、运营效率、可持续性和可追溯性。同时,文章也指出仍限制其大规模应用的主要挑战,并提出迈向完全整合智能食品系统的未来研究方向。
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基于 LC–MS/MS 代谢组学结合机器学习筛选培根候选生物标志物
查看原文2026
Food Chemistry: X
中科院一区JCR一区Xinyi Huang, Yingmin Tian, Yufei Yang, Miaohua Zheng, Ling Wang, Shanshan Wang, Tao Zhang & Hongzhao Lu
食品标签
畜肉 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 分类/鉴别/等级评定 组学数据为克服传统培根真伪鉴别存在的主观性,本研究构建了一种基于液相色谱-串联质谱(LC–MS/MS)代谢组学与机器学习相结合的客观判别框架。对五花肉(LRW)与猪臀肉(LRT)制成的培根样品进行代谢组分析,共鉴定出两组共有的100种差异代谢物。经Kruskal–Wallis H检验(p<0.05)筛选得到75个显著特征变量,再通过随机森林特征筛选与低方差过滤进一步缩减至22种关键代谢物。随后对这22种关键代谢物进行多维评价(VIF<75、标签相关系数>85%、信息增益=1),最终确定4种候选判别代谢物:其中6-羟基辛酰肉碱为LRT特征标志物,二甲基乙醇胺、黄嘌呤与富马酸单乙酯为LRW特征标志物。采用随机森林(RF)、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)与前馈神经网络(FNN)模型进行双向验证,结果显示该组合具有良好的判别性能。该框架为优化培根生产提供依据,并为肉制品中数据驱动的生物标志物发掘提供可推广的范式。
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材料创新与人工智能驱动的果蔬精准保鲜智能包装:应用与未来趋势
查看原文2026
Trends in Food Science & Technology
中科院一区JCR一区Haiyu Du, Yuqian Jiang, Aliya Simayi, Chaozhe Li, Yuanyuan Liu, Yongqiang Wen & Yao Tang
食品标签
水果/蔬菜与菌菇类/植物类 生物基/可降解材料 货架期预测与品质劣变动力学 包装设计与机械性能 智能/指示型包装 其他可持续性主题计算机标签
机器学习/统计学习 深度学习 设计/生成与推荐 过程控制与实时优化背景:采后果蔬极易因成熟衰老、呼吸代谢和微生物感染而发生品质劣变和腐败。这些问题不仅造成巨大的经济损失,还增加了食源性疾病的风险。尽管传统包装能对腐败因素提供基本的物理防护,但它受限于生物降解性差、功效固定以及可调性不足等问题,无法满足绿色可持续发展和高品质保鲜的多重需求。
范围与方法:为解决这些局限性并超越被动防护,针对采后果蔬生理和病理特性量身定制的智能包装为延长货架期提供了创新解决方案。基于对这些特性的精准理解,智能包装技术通过调控导致品质劣变的关键因素(包括大气失衡、乙烯诱导的成熟、温湿度波动以及微生物增殖)来实现精准保鲜。同时,人工智能(AI)进一步推动了智能包装的设计与应用发展,作为一种强大工具,它加速了从传统试错设计向预测性的计算机模拟材料开发的转变。本综述系统地呈现了当前的研究进展,重点介绍了根据果蔬特性设计包装的策略以及AI的实施路径。此外,综述还全面探讨了推进包装系统发展的设计框架、面临的挑战及潜在的解决办法。
主要发现与结论:智能包装能够根据农产品的特性实现精准保鲜,推动保鲜包装从被动防护向智能感知、动态调控和绿色再生转变。此外,可融入仿生材料、AI技术、供应链监测和生物降解性评估等创新方法,以开发更符合市场需求的新型保鲜包装材料。 -
基于 MALDI-TOF 测定蜂花粉微生物谱的简便分析方法
查看原文2026
Food Control
中科院一区JCR一区Estela Prieto, Ana M. Ares, José Bernal, & Silvia Valverde
食品标签
复合/即食/餐饮食品 微生物安全 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 微生物计数与生长曲线 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 红外/拉曼光谱数据 文本/知识库/法规数据蜂花粉是蜜蜂采集的天然食品补充剂,具有显著营养价值和治疗潜力,包括抗氧化、抗菌和抗癌等特性。由于其吸湿性强,蜂花粉容易促进微生物生长;然而欧盟尚无针对蜂花粉的专门法规,因此微生物污染是决定其质量的关键因素。为此,本研究使用多种培养基从蜂花粉中分离细菌和真菌菌落,并基于裂解过程进行蛋白提取,随后通过 Biotyper-MALDI-TOF 系统进行鉴定。研究还采用不同工具评价方法的绿色性和蓝色性,结果显示这些方法环境友好且实用。研究利用所提出的样品处理方法分析了 32 个样品,并采用基于线性模型的化学计量技术处理数据。结果发现样品中同时存在有益菌和潜在致病菌,包括地衣芽孢杆菌、藤黄微球菌和烟曲霉等代表性种类。这些发现强调了蜂花粉微生物群表征的重要性,并表明 MALDI-TOF 是分析该基质中可培养微生物群落的快速有效工具。