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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

  • 理解与调控食品蛋白质结构与功能:来自实验与计算机模拟的视角

    2020
    Annual Review of Food Science and Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Fernando Luís Barroso da Silva, Paolo Carloni, David Cheung, Grazia Cottone, Serena Donnini, E. Allen Foegeding, Muhammad Gulzar, Jean Christophe Jacquier, Vladimir Lobaskin, Donal MacKernan, Zeynab Mohammad Hosseini Naveh, Ravi Radhakrishnan & Erik E. Santiso

    食品标签

    蛋白质与氨基酸 品质、结构与理化性质 感官科学与消费者研究 过程控制与数字化 理化与结构表征

    计算机标签

    机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 过程控制与实时优化 知识抽取与语义理解 合成/仿真数据为主

    蛋白质的结构和相互作用在决定许多食品、饮料和药品的质量属性方面起着关键作用。融入对蛋白质结构与功能关系的多尺度理解,能够让人更深入地洞察并更好地控制相关的作用过程。通过机器学习整合来自实验测量、人类感官小组和计算机模拟的数据,有助于构建将蛋白质的纳米级特性与食品的物理化学性质、生理效果及口味联系起来的统计模型。本综述重点介绍了几个在分子、介观和多尺度层面进行的高级计算机模拟案例,这些案例揭示了食品中各种作用的机制,从而为对其进行控制提供了便利。此外,本综述还为那些刚接触计算机模拟建模的人提供了一个实用的模拟工具箱。

  • 基于拉曼光谱的蛋壳无损在线鸡蛋新鲜度评估

    2020
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Yuliang Liu, Xiaona Ren, Hang Yu, Yuliang Cheng, Yahui Guo, Weirong Yao & Yunfei Xie

    食品标签

    蛋类及其制品 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

    鲜蛋对于食品加工与居民消费均具有重要意义。本研究采用拉曼光谱技术结合化学计量学方法,通过扫描鸡蛋蛋壳外部信息,实现鸡蛋新鲜度的检测监测。研究选取 125 枚鸡蛋,在为期 60 天的监测周期内,分别采集每枚鸡蛋蛋壳顶部、腰部、底部三个位置的拉曼光谱;随后结合表征新鲜度的理化指标,构建波数范围为100–3000 cm⁻¹的偏最小二乘回归模型。建模过程中对拉曼光谱开展多种预处理,结果表明一阶导数或二阶导数预处理可取得最优建模效果。此外,对比蛋壳不同检测位点的建模效果发现,蛋壳顶部位点所建模型性能最佳。该模型与哈夫单位、蛋白 pH 值、气室直径的相关系数均高于 0.9,与气室高度的相关系数高于 0.8,说明蛋壳表面拉曼光谱与鸡蛋新鲜度存在强相关性。本研究为鸡蛋新鲜度的无损、现场快速检测,提供了一种新型、便捷高效的检测方法。

  • 通过生物信息学预测的源自马铃薯蛋白的乳化肽:稳定鱼油水包油型乳状液

    2020
    Food Hydrocolloids
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Pedro J. García-Moreno, Charlotte Jacobsen, Paolo Marcatili, Simon Gregersen, Michael T. Overgaard, Mogens L. Andersen, Ann-Dorit M. Sørensen & Egon B. Hansen

    食品标签

    马铃薯 动物油脂 蛋白质配料 其他品质相关性质 微观结构与成像 氧化、褐变等化学变化 副产物与废弃物高值利用 常规理化指标测定 其他理化与结构表征 蛋白质与氨基酸 脂质与脂肪酸

    计算机标签

    深度学习 分类/鉴别/等级评定 组学数据 文本/知识库/法规数据 合成/仿真数据为主

    食品行业对具有乳化性能的可持续植物基成分的需求日益增长。本研究提出了一种新颖的方法,用于识别和应用源自马铃薯蛋白(马铃薯淀粉生产的副产品)的乳化肽。利用先进的生物信息学工具,基于其疏水性、亲水性和表面活性等物理化学性质,通过计算预测了潜在的乳化肽序列。随后,合成了预测的肽,并通过实验验证了其稳定鱼油水包油型乳状液的能力。对乳状液的稳定性、液滴大小和氧化稳定性进行了深入研究。结果表明,通过生物信息学预测的肽展现出显著的乳化能力,能有效防止乳状液的聚结和氧化降解。这种集成的计算机模拟预测结合实验验证的方法,为从未被充分利用的蛋白质来源中发现新的功能性食品配料提供了一个强大而高效的策略。

  • 利用多种机器学习方法预测建模血管紧张素 I 转换酶抑制肽

    2020
    Journal of Agricultural and Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Yu-Tang Wang, Daniel P. Russo, Chang Liu, Qian Zhou, Hao Zhu, & Ying-Hua Zhang

    食品标签

    复合/即食/餐饮食品 食品安全与风险评估 抗氧化/抗炎等功能 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

    食源性血管紧张素 I 转换酶(ACE)抑制肽有望作为高血压的安全辅助治疗产品。理论方法能够探索肽结构与生物活性之间的关系,是有前景的建模路径。本研究收集并整理具有 ACE 抑制活性的肽,结合多种机器学习方法和化学描述符建立定量构效关系(QSAR)模型。所得模型揭示了若干影响 ACE 抑制作用的结构特征。研究进一步筛选出 14 条预测可通过抑制 ACE 降低血压的新型二肽。分子对接显示,这些二肽可与 ACE 形成氢键;其中 5 条二肽被合成并进行实验测试。结果证明,所构建 QSAR 模型可用于设计和提出新的 ACE 抑制肽。机器学习算法与合理选择的化学描述符可成为天然功能性食品成分理性设计的有效建模方法。

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2027.05.30

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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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