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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
酒精饮料

标签记录(计算机学者)

暂无筛选

共 93 条结果

  • 基于代谢组学的枸杞酒中挥发性与非挥发性物质形成机制分析

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

    Mingyang Zhai, Ting Zhou, Xiaoju Tian, Yan Mac, Zhihui Zhao & Jianfang Dong

    食品标签

    酒精饮料 代谢组学 植物化学/生物活性成分

    计算机标签

    主成分分析/判别分析 组学数据

    本研究旨在通过整合广泛靶向和靶向代谢组学分析,探究枸杞酒酿造过程中代谢物谱的动态变化。在发酵过程中,共鉴定出1092种非挥发性代谢物,包括黄酮类、酚酸类和生物碱类,以及80种挥发性化合物,如醇类、酯类和酸类。主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)显示,不同发酵阶段存在显著的代谢变化,其中最显著的变化发生在主发酵阶段。京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路分析强调,芳香族化合物降解和黄酮类生物合成相关通路显著富集。此外,非挥发性代谢物与挥发性代谢物之间的相关性分析凸显了酚类化合物在塑造枸杞酒风味特征中的关键作用。这些发现为优化枸杞酒酿造工艺和提高其整体质量提供了宝贵的见解。

  • 结合GC-TOF/MS和GC-IMS数据分析的机器学习鉴别基酒质量等级:浓香型白酒案例研究

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

    Changlin Zhou, Yashu Yu, Yiwen Zhu, Jiangfei Chai, Ruoyan Liu, Zhiyong Cui, Dong Li, Xiaoxiao Feng & Yuan Liu

    食品标签

    酒精饮料 光谱/色谱/质谱等分析方法 其他特殊成分

    计算机标签

    随机森林 分类/鉴别/等级评定 多模态/融合数据

    基酒的风味对白酒的等级质量至关重要。本研究聚焦于五个不同浓香型白酒品牌的基酒等级。顶空固相微萃取气相色谱飞行时间质谱法(HS-SPME-GC-TOF/MS)和顶空气相色谱离子迁移谱法(HS-GC-IMS)分别鉴定出313种和188种化合物。有12种化合物与质量等级相关(|ρ| > 0.5),包括2-甲基丁酸乙酯、异戊酸乙酯、丙酸乙酯。研究还识别出了与质量等级显著相关的独特化合物。将融合数据集与八种有监督机器学习相结合后,随机森林(RF)和逻辑回归(LR)表现优异,准确率分别达到0.913和0.8696,F1分数分别为0.9167和0.8681,且在受试者工作特征(ROC)曲线和混淆矩阵中均呈现出良好的验证结果。本研究表明,将香气特征与机器学习相结合能够实现对浓香型白酒的准确、客观分级,为行业的质量控制提供了一个强有力的工具。

  • 水果烈酒仪器数据分析中的模式识别:现状与未来展望

    2025
    Trends in Food Science & Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Hilthon Alves Ramos, Valdiênia Mendes Aguiar, David Douglas De Sousa Fernandes & Germano Vera

    食品标签

    酒精饮料 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 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

    背景:水果烈酒(FS)是世界各地生产的蒸馏饮料,供当地消费,基本上对特定地区或族群具有重要的文化价值。关于水果烈酒的研究十分重要,因为这些研究能传承当地文化传统,并保障此类产品的质量。水果品种、pH值、发酵与蒸馏工艺以及储存条件等因素,对水果烈酒的化学复杂性有着深远影响。然而,人们对具有地理标识的产品日益青睐,加之手工生产缺乏官方数据,这引发了对欺诈行为的担忧。欺诈可能包括用工业乙醇掺假以及谎报产地,这不仅会影响地区文化(包括造成经济影响),还会危害公众健康。通过仪器分析技术获取多元数据,再运用化学计量学模型对这些数据进行处理,已成为提升可追溯性、保护地理标志以及维持稳定质量标准的最具前景的方法。
    范围与方法:本综述探讨了在用于水果烈酒认证、分类和识别的仪器分析数据中,化学计量学策略的现状。本文研究了经典统计方法(主成分分析、线性判别分析、偏最小二乘判别分析)和先进的机器学习算法(包括支持向量机和人工神经网络)在识别复杂模式和开发稳健预测模型方面的应用。获取数据所采用的分析技术包括高分辨率色谱技术(气相色谱-质谱联用)、红外光谱与质谱联用(红外质谱)、电感耦合等离子体质谱(电感耦合等离子体质谱)以及拉曼光谱。
    主要发现与结论:结果表明,将化学计量学模型应用于仪器分析数据,对于解读水果烈酒基质的化学复杂性具有重要意义。气相色谱-质谱联用等技术能为挥发性物质提供高分辨率,而整合红外质谱、电感耦合等离子体质谱和振动光谱等多信号数据,则能为可追溯性提供更强的预测能力。机器学习算法可加强质量控制和认证工作,在高变异性系统中提供准确性和可靠性。未来的发展方向是巩固组学研究,并开发实时预测模型,以保护水果烈酒的风土特征和真实性。

  • 综合二维气相色谱——飞行时间质谱法(GC×GC-TOFMS),用于研究原料酒精的植物起源

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

    Xi He& Henryk H. Jeleń

    食品标签

    酒精饮料 品质、结构与理化性质 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

    采用顶空固相微萃取(HS-SPME)进样方式的全二维气相色谱-飞行时间质谱联用技术(GC×GC-TOFMS),对来源于C3植物(玉米、高粱)和C4植物(黑麦、小麦、马铃薯)的原酒进行植物来源分类研究。共分析了涵盖上述原料的45份原酒样品。通过主成分分析法(PCA)对比挥发性化合物谱图,剔除异常样品后,将剩余样品代入分类模型。构建的正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)模型可实现不同植物来源待测原酒的清晰区分。经训练集与测试集验证,该模型样品判别正确率达100%。研究证实,全二维气相色谱-飞行时间质谱联用技术不仅可作为原酒植物来源鉴别手段,还能提供各类原酒特有的挥发性发酵副产物的详细组分信息。

  • 机器学习分析预培养对蜂蜜酒挥发性化合物动力学限速步骤的影响

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

    Xian Li, Tiantian Zhang, Ziwei Liu, Meng Jiao, Qian Li, Martin Gand, Kexin Zhu, Yibing Qiao, Wushuang Bai, Zisheng Guo, Bin Li, Yiran Wang, Jing Dong & Binglin Li

    食品标签

    酒精饮料 特征风味 感官评价与方法学 过程监测与在线检测 过程优化与控制策略 光谱/色谱/质谱等分析方法

    计算机标签

    机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 过程控制与实时优化 组学数据 质构/流变/感官数据

    开发了一种新型两步发酵工艺来提升蜂蜜酒的风味品质。采用三柱顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用(HS-SPME-GC-MS)技术,结合感官评价和机器学习,对蜂蜜酒的挥发性成分进行了分析。与传统蜂蜜酒(TM)相比,我们的新型蜂蜜酒(NM)使异味化合物减少了37.6%,其中异戊醇减少1.26倍,月桂酸乙酯减少2.09倍。同时,芳香化合物增加了39.41%,其中乙酸异戊酯增加3.31倍,己酸乙酯增加2.79倍,苯乙醇增加1.69倍。感官评价显示,新型蜂蜜酒的苦味显著降低41.1%,刺激性降低42.5%,而果味、甜味和宜人的酸味分别增加了27.4%、36.9%和45.5%。通过重组和遗漏实验,确定了关键香气化合物(苯甲醛、2,3-丁二醇、雪松醇)。动态监测和机器学习识别出了关键的限速步骤,包括苯乙醛的氧化(苯乙醇合成)、异戊醛(异戊醇合成)以及辛酸向癸酸的转化。

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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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IF=9.6!征稿 | npj science of food: Flavor Chemistry

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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