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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

  • 酶结合口袋工程中的计算机辅助技术:新视角与前沿

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

    Mingjie Xie, Jiaxiang Du, Miaohang Jia, Xiaoyu Nie, Xuanling Zhang, Yi Hu, & Binbin Nian

    食品标签

    营养与生物功能 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    机器学习/统计学习 设计/生成与推荐 合成/仿真数据为主 文本/知识库/法规数据

    酶因其高催化效率而在大量生化反应中发挥关键作用,但天然酶的催化性能常难以满足特定应用需求。为突破这一限制,计算机辅助技术已成为酶工程中的重要策略,可显著改善酶性质。结合口袋是影响酶性质提升的关键因素之一,其结构和构象动态深刻影响酶活性、选择性和稳定性。本文强调先进计算机辅助技术在结合口袋分析和工程改造中的重要性,并总结通过改造结合口袋获得目标催化性质的成功案例。借助机器学习和人工智能,当前已经能够从头设计具有定制结合口袋的酶。文章还系统综述了多种用于结合口袋分析的软件工具,重点关注几何尺寸、功能属性和动态构象等对结合口袋工程至关重要的方面。最后,本文深入讨论这些技术在结合口袋设计中的挑战和未来方向,强调其在生物催化中的变革潜力。

  • 利用微型近红外光谱仪配合支持矢量机识别牛肉熟成时间

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

    Jonatã Henrique Rezende-de-Souza, Venancio Ferreira de Moraes-Neto, Juliana Azevedo Lima Pallone & Sergio Bertelli Pflanzer

    食品标签

    畜肉 品质、结构与理化性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 常量营养素(宏量) 蛋白质与氨基酸 脂质与脂肪酸

    计算机标签

    支持向量机 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据

    消费者越来越要求可持续的生产方式和高质量标准。近红外(NIR)光谱为解决这些问题提供了一种非侵入性且高效的工具。本研究旨在利用近红外光谱和化学计量方法,利用基于SVM的分类模型,评估真空陈酿牛肉在不同熟成期(3天、10天、17天和24天)的表现。共采集了356个样品的近红外光谱,并进行了主理分析(PCA)。第一和第三主要成分解释了83.05%的方差,显示了3天和10天样本与17天和24天样本的分组倾向。与衰老相关的化学基团,如蛋白质、水、脂质、酸和醇,驱动了光谱分化。1228至1337纳米之间的光谱区域被确定为模型开发中最相关的区域,准确率达到96.60%。本研究表明,便携式近红外光谱仪结合SVM分类,提供了一种快速、经济且用户友好的陈年牛肉分类方法。

  • 基于计算机辅助设计和药效团筛选构建植物选择性芳氧乙酸衍生物多样组合库作为 HPPD 抑制剂

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

    Landry F. Nanan, Akori E. Esmel, Brice L. Dali, Melalie Keita, Frederica Koblavi-Mansilla, & Eugene Megnassan

    食品标签

    动力学建模 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    机器学习/统计学习 设计/生成与推荐 合成/仿真数据为主 超大规模/工业级数据集

    本研究考察芳氧乙酸衍生物对 4-羟基苯丙酮酸双加氧酶(HPPD)的抑制效力,HPPD 是开发 HPPD 类除草剂的重要酶靶点。研究整合已报道结构-活性关系、实验抑制效力、分子力学 Poisson-Boltzmann 复合定量构效关系模拟,以及三维 QSAR 药效团模型,对芳氧乙酸衍生物虚拟组合库进行筛选,获得一批具有潜在高 HPPD 抑制效力并经分子动力学确认构象稳定的新型化合物。3D-QSAR 模型显示计算数据与实验抑制数据之间具有良好相关性,训练集 30 个化合物的 R2 为 0.87;药效团模型预测值与实验值也保持相关,R2 为 0.86。模型衍生的结构信息用于构建包含 79,500 个芳氧乙酸类似物的虚拟库并进行药效团筛选,最佳预测 Ki 达到 40 pM。最后,200 ns 分子动力学验证了排名靠前化合物与 AtHPPD 复合物的稳定性及抑制剂活性构象的灵活性。该计算研究提出了一组预测具有较强除草潜力的新型抑制剂。

  • 生物活性肽发现与鉴定中的新型计算方法:生物信息学视角

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

    Mengjiao Li, Mengting Chen, Yizhen Sun, Liu Shi, Xiaojia Guo, Sheng Chen, Lang Chen, Guangquan Xiong, Weiqing Sun, Ruichang Gao, Liang Ke, Lan Wang, & Wenjin Wu

    食品标签

    复合/即食/餐饮食品 营养与生物功能 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 设计/生成与推荐 合成/仿真数据为主

    生物活性肽是具有特定生物功能的蛋白质分子,在医药、食品和化妆品等领域具有广泛应用前景。传统生物活性肽研究通常包括提取、分离、纯化、鉴定和实验评价,但这些方法容易受到人为因素影响,从而降低效率并影响准确性。计算机模拟筛选、定量构效关系(QSAR)分析和机器学习等生物信息学技术,已成为生物活性肽研究中的重要工具。这些先进方法不仅能够提高生物活性肽筛选效率,还能为理解其作用机制提供有价值线索。本文综述了利用创新生物信息学技术对生物活性肽进行鉴定、分析和评价的方法,同时概述了已发展和改进的传统技术。该综述为未来生物活性肽相关研究和应用提供了理论支持与参考。

  • 数据驱动的管道建模用于预测乳制品中未知的蛋白质掺假情况

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

    Huihui Yang, Yutang Wang, Jinyong Zhao, Ping Li, Zhixiang Li, Long Li, Bei Fan & Fengzhong Wang

    食品标签

    乳粉 蛋白质与氨基酸

    计算机标签

    随机森林 分类/鉴别/等级评定 质构/流变/感官数据

    为实现对食品中未知蛋白质掺假物的前瞻性预测,从源头遏制食品掺假事件的发生,研究采用三种机器学习算法构建了数据驱动模型。其中,基于随机森林算法的模型表现最优,对无味、无臭、无色三类掺假物的识别准确率分别达到96.2%、95.1%和88.0%。研究将最优模型应用于外部预测,最终筛选出51种潜在掺假物,并从中选出两种性价比最高的候选物质开展掺假实验。实验结果显示,掺假奶粉与正常奶粉在感官上无明显差异,但掺假奶粉的蛋白质含量出现上升。本研究为高效防范食品掺假行为提供了一种主动防控策略。

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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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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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