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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扁桃仁(Prunus dulcis MILL.)的食品真实性鉴别:基于电感耦合等离子体质谱与化学计量学的产地分析
查看原文2022
Food Control
中科院一区JCR一区Kristian von Wuthenau, Torben Segelke, Marie-Sophie Müller, Hardy Behlok, & Markus Fischer
食品标签
豆类与坚果(及籽类) 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
支持向量机 分类/鉴别/等级评定食品掺假是一个普遍存在的问题,销量高、价格受产地影响大的产品受其影响尤为严重。本研究采用同位素组学指纹图谱技术鉴别杏仁产地,以期防控此类食品掺假行为。为开展此项研究,实验共采集分析了 250 份杏仁样本,涵盖 6 个不同国家的 30 余个品种,且样本覆盖 4 个产季。研究人员借助化学计量学方法,对样本的化学特征图谱进行分析处理。经对数变换(log 10)预处理结合支持向量机(SVM)建模后,模型实现了92.2%±0.7% 的产地预测准确率。研究结果表明,样本的收获年份及所属杏仁品种,对产地鉴别的结果无显著影响。
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数字化“及时支持”对健康食品选择的影响——一项实地实验
查看原文2022
Food Quality and Preference
中科院一区JCR一区L. Nynke van der Laan & Oliwia Orcholska
食品标签
营养与生物功能 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
分类/鉴别/等级评定 设计/生成与推荐 时序传感器/物联网数据 文本/知识库/法规数据 智能手机/其他新型数字技术的应用使得对健康行为的干预能够在以往根本无法实现的时刻进行。超市中的手持式自我扫描解决方案能够根据顾客的产品选择立即提供引导。在这一时刻(处于最易受影响、机会最大和接受度最高的状态),此时提出的引导可能会成为行动的提示,并促使做出更健康的选择。然而,选择后的偏差却表明改变决定是具有挑战性的。我们研究了可见性引导(产品建议)以及描述性和评价性的营养标签引导(在选择产品后立即提供)能否刺激更健康的食品选择。实验操作被整合到智能手机应用程序的扫描功能中,该应用程序允许在实体超市中扫描和购买产品。我们进行了以下比较:1)没有调整的对照版本,2)在扫描到不健康产品后出现一个带有更健康替代品的弹出窗口的可见性引导版本,3)与版本 2 类似但同时带有额外的描述性营养标签引导(表示替代品的健康程度)的版本。并且 4)与版本 2 类似但又增加了一个评估性的营养标签提示,该提示表明了替代品的健康程度。在为期 5 周的时间段内收集了销售数据。在具有显著可见性提示(即仅提示更健康的替代品,而没有其他提示)的版本中,购买更健康产品的比例(37.7%)显著高于对照组(29.9%),而带有附加描述性(30.0%)或评估性营养标签提示的版本(28.2%)的购买比例则低于前者。研究结果表明,显著地提示更健康的替代品能够刺激更健康的购买行为,但附加强调健康的提示可能会抵消这种效果。
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基于拉曼光谱结合多元校准的猪肉中脱氧肌红蛋白和氧合肌红蛋白的同步定量
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区Huanhuan Li, Xiangyang Wu , Suleiman A. Haruna, Yin Wang, Md Mehedi Hassan, Min Zuo de, Qin Ouyang,Quansheng Chen & Wenhui Geng
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 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 红外/拉曼光谱数据鉴于猪肉在营养层面的优势及市场接受度,保障猪肉品质至关重要。本研究采用拉曼光谱技术结合高效变量筛选化学计量学方法,对猪肉中肌红蛋白组分(脱氧肌红蛋白、氧合肌红蛋白)的含量进行定量检测。实验先测定肌红蛋白各组分的占比,再采用偏最小二乘法(PLS)、竞争性自适应重加权采样 - 偏最小二乘法(CARS-PLS)、遗传算法 - 偏最小二乘法(GA-PLS)、随机蛙跳 - 偏最小二乘法(RF-PLS)等多元校正方法建模并对比评估,以预测相关系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)作为模型性能评价指标。0.9762、RMSEP=1.23、RPD=4.47。由此证实,拉曼光谱结合 RF-PLS 算法可用于脱氧肌红蛋白、氧合肌红蛋白的无损、快速、简便检测。
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基于UPLC-QTOF-MS与化学计量学的中国红葡萄酒非靶向代谢组学分析及其地理来源追溯
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区Yuan Pan, Hui-Wen Gu, Yi Lv, Xiao-Li Yin, Ying Chen, Wanjun Long, Haiyan Fu & Yuanbin She
食品标签
酒精饮料 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
偏最小二乘法 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 组学数据特定产区酿造的干红葡萄酒,其产地鉴别具有重要意义,而我国葡萄酒行业中产地虚假标注的问题屡有曝光。本研究建立了基于 超高效液相色谱 - 四极杆飞行时间质谱(UPLC-QTOF-MS) 的非靶向代谢组学方法,用于国产干红葡萄酒的产地判别。主成分分析(PCA)结果显示,我国三大知名产区的葡萄酒样品间存在显著差异。通过正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)成对建模,筛选出导致产地差异的代谢物,在正、负离子电离模式下分别初步鉴定出40 种和46 种差异代谢物作为化学标志物。基于上述已鉴定标志物构建热图与 OPLS-DA 模型,对不同产区的外部验证样品成功实现区分,识别率高达96.7%。该研究表明,基于 UPLC-QTOF-MS 的非靶向代谢组学技术在国产干红葡萄酒的产地溯源方面具有巨大应用潜力。
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基于蓝绿双发射碳点的智能手机比率荧光传感系统用于拟除虫菊酯类农药现场检测
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Food Chemistry
中科院一区JCR一区Xuecheng Zhu, Luxuan Han, Huilin Liu & Baoguo Sun
食品标签
化学污染物 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
定量预测/回归分析 智能手机/其他 可见光/RGB/视频数据开发用于拟除虫菊酯类农药现场监测的高性能荧光检测策略,对于生态环境保护与人体健康保障具有重要意义。为实现精准现场分析,本研究以蓝绿双发射碳点(CDs)作为信号分辨优良的光传感单元,结合分子印迹技术,构建了一种新型比率荧光核壳纳米微球。该微球利用碳点的比率荧光信号,实现了对拟除虫菊酯类农药高选择性的现场定量检测。该比率传感平台的检测线性范围为1~150 μg/L,检出限(LOD)低至0.048 μg/L。尤为关键的是,该核壳纳米微球在紫外光照射下,接触拟除虫菊酯类农药会产生可观测的荧光颜色变化;研究通过智能手机应用程序提取所拍摄图像的颜色通道数值,构建了基于智能手机的比率荧光传感体系,用于拟除虫菊酯定量检测,其检出限为0.61 μg/L,可满足实际样品分析需求。该传感平台在农产品中农药残留现场检测、资源受限环境下的污染管控方面,展现出优异的应用前景。