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 1173 条结果
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酶结合口袋工程中的计算机辅助技术:新视角与前沿
查看原文2025
中科院一区JCR一区食品标签
其他加工技术 其他理化与结构表征 其他统计建模方法 蛋白质与氨基酸计算机标签
机器学习/统计学习 深度学习 设计/生成与推荐 模拟与数字孪生 文本/知识库/法规数据 合成/仿真数据为主酶因其卓越的催化效率在生化反应中发挥关键作用,但天然酶的催化性能常无法满足特定应用需求。计算机辅助技术的整合成为酶工程的核心策略,可显著提升酶的特性。结合口袋作为关键因素之一,其结构与构象动态深刻影响酶的活性、选择性和稳定性。本综述强调采用先进计算机辅助技术分析与设计结合口袋的重要性,通过案例展示如何通过口袋修饰实现定制化催化性能。结合机器学习和人工智能,现已能从头设计具有定制化结合口袋的酶。此外,系统评述了分析口袋几何维度、功能属性和动态构象的软件工具,并深入探讨了这些技术在口袋设计中的挑战与未来方向,凸显其在生物催化领域的变革潜力。
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微生物碳水化合物工厂的智能设计:集成底盘-工具-策略框架
查看原文2025
中科院一区JCR一区食品标签
碳水化合物配料 加工与新加工技术 可持续性与资源高值化 过程优化与控制策略 微生物与发酵实验 其他统计建模方法 碳水化合物与糖类计算机标签
机器学习/统计学习 设计/生成与推荐 文本/知识库/法规数据 合成/仿真数据为主碳水化合物作为单糖通过糖苷键连接形成的天然聚合物,是食品、医药、农业和化工等领域应用广泛的生物分子。传统生产主要依赖提取或化学合成,而合成生物学的发展使微生物合成碳水化合物成为快速且环保的新途径。本综述提出构建碳水化合物合成微生物工厂的集成方法,首先阐明工业底盘菌株的生理代谢特性,系统评估用于预测建模和精准调控合成通路的计算与实验工具,进而分析涵盖通路优化、重构和动态调控的前沿代谢工程策略,最终建立碳水化合物生物合成系统智能设计的多维理论框架。
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KadsuraChem:基于机器学习的Kadsura植物化学物质LC-MS数据库及其在异形南五味子化合物鉴定中的作用
查看原文2025
中科院一区JCR一区食品标签
其他果蔬制品/植物类 其他品质相关性质 质量管理与追溯系统 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他统计建模方法 其他特殊成分计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 定量预测/回归分析 组学数据 文本/知识库/法规数据 中等规模数据集富含生物活性二苯并环辛二烯和三萜类化合物的南五味子属植物广泛应用于传统医药和食品工业。先前针对异形南五味子的LC-MS研究仅鉴定出25种二苯并环辛二烯类化合物,且存在异构体混淆和假阳性问题。本研究基于161种已分离的南五味子二苯并环辛二烯和三萜类化合物开发机器学习模型,预测缺乏参考标准的南五味子或五味子科化合物的保留时间(RT)和裂解模式。通过整合RT、裂解模式、MS2谱图及化学信息,构建了KadsuraChem LC-MS数据库(基于mzVault和MassLists),有效减少假阳性并促进异构体区分,显著提升鉴定准确性和效率。此外,发现异形南五味子根和果实中木脂素与三萜含量高于茎叶,为其进一步研究和利用奠定基础。
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基于炼金转化框架的相对结合自由能方法:预测鲜味肽衍生物鲜味识别阈值的有效策略
查看原文-0001
中科院一区JCR一区食品标签
蛋白质配料 特征风味 其他统计建模方法 蛋白质与氨基酸计算机标签
机器学习/统计学习 定量预测/回归分析 设计/生成与推荐 组学数据 文本/知识库/法规数据 中等规模数据集 合成/仿真数据为主兼具风味与营养特性的鲜味肽存在大量衍生物,其活性预测对传统绝对自由能工具和肽分类模型构成挑战。本研究首次将基于炼金转化框架的相对结合自由能(RBFE)方法应用于味觉活性预测,系统整理了611种鲜味肽及其衍生物的结构与识别阈值数据,通过聚类形成8个簇。采用AFEMs计算各簇中心结构与衍生物的RBFE,并通过能量与阈值的对数拟合实现定量预测(R²=0.912),其性能显著优于对接、MM-GBSA等近似方法。动态平衡分析揭示了HdB_147_ASP等关键保守接触位点,密度泛函理论阐明了结构差异通过改变静电表面和ΔHOMO-LUMO能隙影响阈值的机制。公开数据集TPDB-Derivative为鲜味肽理性设计提供了技术基础。
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基于非靶向质谱与机器学习的有机与传统种植农产品分类研究:以番茄为例
查看原文2025
中科院一区JCR一区食品标签
新鲜蔬菜 质量管理与追溯系统 光谱/色谱/质谱等分析方法 代谢组学 其他特殊成分计算机标签
梯度提升决策树 模型可解释性 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 组学数据有机农产品需求增长使其真实性验证成为关键问题。传统质谱分类方法依赖全扫描高分辨率质谱数据,强调特征选择,易导致信息丢失和模型鲁棒性不足。本研究开发了基于人工智能的分类框架,利用质谱数据区分有机与传统种植农产品,并以番茄为例。该方法结合1000 m/z分箱和自适应提升(AdaBoost)模型,预测性能优异(AUC>0.990,准确率0.997)。通过SHAP重要性分析和关键m/z片段结构注释增强可解释性,鉴定出赤霉素A4和(Z)-白藜芦醇作为有机番茄的潜在化学标志物。该框架为有机农产品认证提供了可扩展且可解释的解决方案。