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 2456 条结果
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基于共聚焦拉曼光谱与化学计量学的混合油原位定量分析
查看原文2022
Food Control
中科院一区JCR一区Desheng Fan, Wei Huang, Timon Cheng-yi Liu, Xian Zhang, Wangfang Li, Xuhui Gao, & Yaoyong Meng
食品标签
植物油 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
偏最小二乘法 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据调和油的定量标识已成为保障市场品质安全的关键环节。此外,调和油开封后若需进行大批量检测,会严重损害诚信商家的利益;然而,针对此类场景的调和油快速精准定量检测方法目前仍较为缺乏。本研究旨在探究共聚焦拉曼光谱技术结合多元统计方法,对未开封三元调和油开展定性与定量分析的可行性。研究选取四种植物油(特级初榨橄榄油、玉米油、菜籽油、葵花籽油)及 198 组三元调和油样品,采用共聚焦拉曼光谱技术分别结合判别分析与偏最小二乘回归法进行分析。对比竞争性自适应重加权采样等变量筛选方法,投影重要性变量法(VIP) 可获得更优的分析准确度。最优预测模型测试集的决定系数(R2)达0.9992,均方根误差(RMSE)仅为1.029%。通过对共聚焦拉曼光谱检测点位的优化研究,本方法可直接采集到聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)瓶装调和油的纯净拉曼光谱信号,且对调和油中各组分具备良好的定量分析能力。
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紫外荧光成像技术用于猪肉新鲜度的实时无损监测
查看原文2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Qibin Zhuang, Yankun Peng, Deyong Yang, Sen Nie, Qinghui Guo, Yali Wang & Renhong Zhao
食品标签
畜肉 品质、结构与理化性质 冷藏与冷冻保藏 显微与成像技术计算机标签
偏最小二乘法 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据本研究旨在开发一套低成本荧光成像系统,用于快速监测冷藏条件下猪肉的新鲜度指标。该系统采集猪肉的荧光图像,并从中提取颜色特征,构建偏最小二乘回归(PLSR) 模型,以预测猪肉中的总挥发性盐基氮(TVB-N)、 菌落总数(TVC) 与 pH 值。单一模型下,TVB-N、TVC、pH 的预测决定系数Rp分别为 0.92、0.88、0.74,相对预测偏差(RPD)依次为 2.24、2.03、1.19。其中 TVB-N 与 TVC 的预测效果表明,该模型的预测能力与荧光高光谱成像基本相当。将荧光成像与彩色成像联用后,模型预测性能得到提升:TVB-N、TVC、pH 的Rp分别达到 0.94、0.93、0.85,RPD 分别为 2.62、2.59、1.95。综上,本研究开发的系统在实时检测多数猪肉品质指标方面具备良好应用潜力。
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基于MCR-ALS和PLS模型结合红外光谱法预测丁香与石榴提取物抗氧化活性的多元评估
查看原文2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Anne B.F. Câmara, Keverson G. de Oliveira, Marfran C.D. Santos, Ramoni R.S. de Lima, Kássio M.G. de Lima & Luciene S. de Carvalho
食品标签
水果/蔬菜与菌菇类/植物类 抗氧化/抗炎等功能 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
偏最小二乘法 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据本研究以传统 DPPH 法为对照,评估了 中红外 / 近红外光谱(MIR/NIR) 结合化学计量学,用于测定石榴(Punica granatum)与丁香(Syzygium aromaticum)乙醇提取物抗氧化活性(AA%)的可行性。结果表明, 交替最小二乘法 - 多元曲线分辨(MCR-ALS)和偏最小二乘回归(PLS) 均可有效预测抗氧化活性,与标准方法相比,模型准确度高、残差小。其中,基于近红外光谱数据的 MCR-ALS 模型表现最优,决定系数R 2≥0.962,预测标准误差RMSEP≤3.38%;此外,该技术可重构分析物的纯光谱曲线,并识别样品中的干扰物质,具备突出优势。将化学计量学工具用于天然提取物抗氧化活性预测,可为食品工业提供更绿色、低成本且高效的检测方案。
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微波和超声诱导蘑菇混合物的4D打印:高效将麦角固醇转化为维生素D
查看原文2022
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Jieling Chen, Min Zhang, Arun S. Mujumdar & Pattarapon Phuhongsunge
食品标签
食用菌菇 物理辅助加工 3D 打印与结构构筑 品质、结构与理化性质 脂溶性维生素 A/D/E/K计算机标签
偏最小二乘法 深度学习 定量预测/回归分析本研究旨在采用微波、超声联合 4D 打印技术,促进含菇渣的打印坯体中麦角固醇向维生素 D₂转化。在紫外照射条件下,不同辐照面积、不同物理场预处理的打印坯体,其转化效果存在差异。与原料相比,打印坯体中维生素 D₂含量提升至4.6 倍;经物理场预处理的样品,其维生素 D₂含量较未预处理组高2.2~3.8 倍。偏最小二乘回归(PLS)分析表明:辐照面积影响程度最大,超声处理影响最小。预处理可提高维生素 D₂含量,其机制可能是预处理使麦角固醇更易受紫外作用,而辐照面积的扩大进一步强化了这一正向效应。本研究同时构建了人工神经网络模型,用于预测样品中麦角固醇与维生素 D₂含量。
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MS-FINDER 辅助解析普洱茶发酵过程中黄酮类化合物的时间维度谱系
查看原文2022
Journal of Agricultural and Food Chemistry
中科院一区JCR一区Xuan Wang, Na Li, Shengshuang Chen, Ya-Hui Ge, Ying Xiao, Ming Zhao, & Jian-Lin Wu
食品标签
茶/茶饮料 加工与新加工技术 发酵工艺与动力学 多酚与黄酮计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 红外/拉曼光谱数据黄酮类化合物是普洱茶中一类重要次生代谢物,对人体健康具有益处。为快速、完整地发现这类化合物,本研究建立了整合 MS-DIAL、MS-FINDER 和分子网络分析的数据挖掘工作流。研究共初步注释 181 种黄酮类化合物,其中 22 种首次在普洱茶中发现,另有 2 种可能为新分子。研究进一步考察了这些黄酮类化合物在普洱茶发酵过程中的动态变化,发现其总体呈先升高后降低趋势。统计分析显示,发酵过程中的第一次至第三次翻堆对黄酮变化影响更大。研究还提出了部分代谢通路。该工作提供了一种快速、自动化的黄酮谱分析策略,发酵过程中黄酮类化合物的时间维度变化可为普洱茶加工工艺和物质基础研究提供理论依据。