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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
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      • 微藻及藻类产品
      • 单细胞蛋白
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      • 其他新资源食材
    • 食品添加剂与配料
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      • 脂肪/油脂配料
      • 蛋白质配料
      • 乳化剂/稳定剂/增稠剂
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      • 酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
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      • 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
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      • 生物基/可降解材料
      • 多层复合材料
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      • 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
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    • 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
畜肉

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共 167 条结果

  • 广义及异相二维相关分析结合三维卷积神经网络评估猪肉脂肪氧化

    2023
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Jiehong Cheng, Jun Sun, Kunshan Yao, & Chunxia Dai

    食品标签

    畜肉 品质、结构与理化性质 氧化、褐变等化学变化 光谱/色谱/质谱等分析方法 脂质与脂肪酸

    计算机标签

    深度学习 卷积神经网络 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱

    脂质氧化是导致肉类品质劣变的主要原因。高光谱成像(HSI)技术作为一种无损检测方法已备受关注,但猪肉高光谱数据存在复杂性与波段重叠问题,导致波段解析难度大、计算负荷过高。本研究提出一种结合二维相关光谱(2D-COS)分析的轻量化三维卷积神经网络(3D-CNN)模型,用于实现冷冻猪肉脂质氧化程度的监测。通过广义二维相关光谱分析,本研究完成了可见 - 近红外(vis-NIR)高光谱成像的波段解析,并实现了猪肉劣变过程中各事件的变化序列监测。研究发现,硫肌红蛋白与氧合肌红蛋白易发生变化,且硫肌红蛋白和高铁肌红蛋白的分解过程发生于氧合肌红蛋白生成之前。此外,本研究首次采用异谱二维相关光谱分析,将可见 - 近红外光谱与荧光光谱进行关联分析,以挖掘可见 - 近红外高光谱成像的更多特征波段。基于筛选出的特征波段高光谱图像,研究构建了轻量化 3D-CNN 回归模型,用于硫代巴比妥酸反应物(TBARS)含量的定量预测。结果显示,整合广义二维相关光谱与异谱二维相关光谱筛选出的波段,共得到 10 个特征波段。基于这些特征波段建立的 3D-CNN 模型,对 TBARS 含量的预测效果优良,预测决定系数(R p2)达 0.9214,预测均方根误差(RMSEP)为 0.0364 mg/kg。综上,本研究为可见 - 近红外高光谱成像的波段定位与解析提供了方法参考,同时构建了一种端到端的新技术方案,可实现猪肉氧化损伤的快速无损监测。

  • 豌豆蛋白水解液的美拉德反应产物作为牛肉风味增强剂:对风味和物理化学性质的影响

    2023
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Zhilang Zheng, Lihui Zhang, Min Zhang, Arun S. Mujumdar and Yaping Liu

    食品标签

    畜肉 质构与流变性质 颜色与外观品质 特征风味 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    偏最小二乘法 定量预测/回归分析

    本研究评估了豌豆蛋白水解物美拉德反应产物(MRPs-PPH)作为减盐、增鲜组分,对牛肉香精风味及理化特性的影响。添加豌豆蛋白水解物美拉德反应产物后,牛肉香精的亮度降低、红度与黄度升高,质构特性也发生改变。加入该产物后,牛肉香精的表观黏度、储能模量及损耗模量均有所下降。研究最终采用偏最小二乘回归分析法(PLSR)分析了样品味觉属性与风味化合物之间的关联,筛选出对不同味觉属性具有显著正向贡献的风味物质。本研究表明,豌豆蛋白水解物美拉德反应产物可作为一种源自生物大分子的天然风味增强剂,兼具减盐与增鲜功效。

  • 整合非靶向蛋白质组质谱与机器学习筛查熟牛肉掺假样品

    2023
    Journal of Agricultural and Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Keyuan Pu, Jiamin Qiu, Yongqi Tong, Bolin Liu, Zibin Cheng, Siyu Chen, Wen-Xiu Ni, Yan Lin, & Kwan-Ming Ng

    食品标签

    畜肉 禽肉 食品安全与风险评估 其他安全问题 光谱/色谱/质谱等分析方法 蛋白质组学 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    偏最小二乘法 梯度提升决策树 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 组学数据

    热加工肉制品中的成分降解使真实性鉴别具有挑战性。本研究采用基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱(MALDI-TOF MS)获取生牛肉、鸡肉、鸭肉、猪肉以及二元模拟掺假牛肉样品(鸡肉-牛肉、鸭肉-牛肉和猪肉-牛肉)及其热加工样品的蛋白质谱。研究通过偏最小二乘判别分析筛选生样品与相应热加工样品重叠的特征蛋白离子峰,识别出热稳定特征蛋白。基于 36 个热稳定特征蛋白,研究利用极端梯度提升实现生肉和热加工肉的定性分类;同时采用偏最小二乘回归对模拟掺假牛肉样品的掺假比例进行定量分析。盲测验证显示该方法平均准确率为 97.4%。方法检出限和定量限分别为 5% 和 8%,表明其在牛肉真实性鉴别中具有实际应用价值。

  • 基于高光谱成像的多任务卷积神经网络同步监测冻融猪肉脂质和蛋白质氧化损伤

    2023
    Meat Science
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Jiehong Cheng, Jun Sun, Kunshan Yao, Min Xu & Chuning Dai

    食品标签

    畜肉 氧化、褐变等化学变化 常规理化指标测定 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法

    计算机标签

    偏最小二乘法 卷积神经网络 定量预测/回归分析 高光谱/多光谱光谱 质构/流变/感官数据 中等规模数据集

    脂质和蛋白质氧化是冷冻过程中肉品变质的主要原因。传统的高光谱成像方法需要训练多个独立模型来预测多个属性,这复杂且耗时。本研究针对240个经过不同冻融循环(0-9次)处理的猪肉样品的可见近红外高光谱数据,开发了一个多任务卷积神经网络模型,以评估同时监测猪肉脂质氧化(硫代巴比妥酸反应物含量)和蛋白质氧化(羰基含量)的可行性。与基于预处理(标准正态变量、Savitzky-Golay导数、Savitzky-Golay平滑)和特征选择(回归系数)的常用偏最小二乘回归模型以及单输出CNN模型的性能进行了比较。结果表明,多任务CNN模型对脂质氧化(R²p=0.9724,RMSEP=0.0227,RPD=5.2579)和蛋白质氧化(R²p=0.9602,RMSEP=0.0702,RPD=4.6668)的预测精度最优。最终,成功实现了不同冻融循环下猪肉脂质和蛋白质氧化变化的可视化。综上所述,高光谱成像与多任务CNN方法的结合显示了端到端预测猪肉氧化损伤的潜力。该研究为食品工业中肉类质量检测提供了一种新的、便捷的自动化技术。

  • 多块数据评估牛肉质量的方法:ComDim 高光谱成像分析,1氢核磁共振、电子鼻和质量参数数据

    2023
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Qian You, Ziyuan Wang, Xingguo Tian & Xiaoyan Xu

    食品标签

    畜肉 颜色与外观品质 基本营养价值评价 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法

    计算机标签

    主成分分析/判别分析 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据 高光谱/多光谱光谱 时序传感器/物联网数据 多模态/融合数据

    影响牛肉品质的因素有多种。在化学计量学领域,多块数据分析方法适用于分析样本的多源信息。本研究以多块数据分析方法ComDim为研究对象,将其应用于结合高光谱图谱与图像纹理信息、氢核磁共振指纹图谱、品质指标及电子鼻数据,对不同部位牛肉进行品质评价。与基于低层数据融合的主成分分析(PCA)方法相比,ComDim方法效率更高、分析能力更强,能够揭示所研究各类分析方法与技术之间的关联,同时反映牛肉品质在多项指标上的差异特征。研究实现了牛里脊与牛后腿肉在品质及代谢物组成上的区分:牛里脊亮度L值更低、剪切力更高,而牛后腿肉则呈现相反特征。该研究方法证实,当采用多种检测技术表征同一组样本时,ComDim算法可有效用于样本特征解析与品质表征。

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IF=13.8!征稿 | Food Hydrocolloids: 20th Food Colloids Conference: past, present and future of food colloids

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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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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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