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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
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      • 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
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      • 其他新资源食材
    • 食品添加剂与配料
      • 碳水化合物配料
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      • 蛋白质配料
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      • 其他添加剂与配料
    • 新材料/包装与接触材料
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      • 金属材料
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      • 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
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      • 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
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      • 3D 打印与结构构筑
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      • 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
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      • 动力学建模
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      • 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
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      • 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
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    • 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
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      • 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
      • 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
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      • 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)

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1173 条结果

  • 人工智能加速鉴定抑制禾谷镰刀菌的新型抗菌肽

    2025
    中科院一区
    JCR一区
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    食品标签

    小麦 食品安全与风险评估 抗氧化/抗炎等功能 微生物安全 常规理化指标测定 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 梯度提升决策树 分类/鉴别/等级评定 组学数据 合成/仿真数据为主

    禾谷镰刀菌引起的赤霉病严重威胁全球小麦生产,导致产量下降和霉菌毒素积累。本研究利用机器学习加速筛选靶向该病原体的抗真菌肽,通过构建新型抗菌肽数据库并提取六项关键理化特征,建立四种预测模型,其中XGBoost表现最优(R²=0.77)。机器学习鉴定的六肽TP在13.33 μM浓度下近乎完全抑制病原菌生长。分子动力学模拟揭示其通过静电作用锚定细胞膜、疏水插入破坏膜结构,最终结合肌球蛋白阻断ATP水解的双重作用机制。该研究为数据驱动的农业抗微生物开发提供了新范式。

  • 深度学习引导发现天然变构抑制剂Celestolide靶向灰葡萄孢CYP51及其在草莓保鲜中的应用

    2025
    中科院一区
    JCR一区
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    食品标签

    新鲜水果 保鲜涂膜与保鲜剂 抗氧化/抗炎等功能 其他理化与结构表征 其他体外模型 其他特殊成分

    计算机标签

    其他深度学习结构 设计/生成与推荐 合成/仿真数据为主

    多数CYP51抑制剂通过竞争性作用发挥功能且易产生抗性,而变构抑制剂虽前景广阔却难以开发。本研究采用神经关系推理框架结合基于高斯网络的深度学习模型CorrSite2.0,主动识别灰葡萄孢CYP51的变构位点,并证实Celestolide作为天然变构抑制剂靶向该位点。Celestolide与CYP51变构位点形成强相互作用,诱导其构象变化从而抑制酶活性,该结果与体外CYP50抑制实验(IC50=133.28 μg/mL)一致。此外,Celestolide对灰葡萄孢表现出显著抗真菌活性,可增加细胞膜通透性、引致膜结构破坏并最终导致真菌死亡。在灰霉病感染模型中,Celestolide有效阻止草莓受真菌侵染,将其保质期延长超1周。这些结果表明Celestolide作为天然保鲜剂在采后水果贮藏中的应用潜力。

  • 一种基于Transformer框架与生成式光谱增强的透明质酸发酵过程在线监测方法

    -0001
    中科院一区
    JCR一区
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    食品标签

    碳水化合物配料 过程监测与在线检测 其他品质相关性质 光谱/色谱/质谱等分析方法 发酵工艺与动力学 碳水化合物与糖类

    计算机标签

    深度学习 序列到序列/编码-解码 生成对抗网络 定量预测/回归分析 过程控制与实时优化 红外/拉曼光谱数据 合成/仿真数据为主

    在生物发酵生产透明质酸的过程中,对其分子量和浓度等关键质量属性进行准确、实时的在线监测对保障产品质量至关重要。本研究提出了一种创新的在线监测框架,以解决近红外光谱建模中面临的两个核心挑战:高质量标记样本稀缺以及发酵过程的非线性和动态复杂性。该框架集成了数据增强和深度学习技术。具体而言,采用具有梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)生成高保真度的合成光谱数据,显著扩充了校准数据集并增强了其多样性,从而提升了模型的鲁棒性和对批次效应的适应性。同时,针对传统线性模型(如偏最小二乘回归,PLSR)难以捕捉复杂非线性关系的局限性,以及常规深度学习模型(如1D-CNN、LSTM)在捕获长程依赖和全局特征方面的不足,本研究开发了一种改进的Transformer模型,利用其多头自注意力机制高效地从光谱中提取关键特征。实验结果表明,该集成框架在独立测试集上超越了传统的PLSR及其变量选择变体,以及常用的1D-CNN和LSTM模型,在预测准确性和泛化能力方面均表现出显著优势。这项工作为透明质酸生产提供了一种强大的智能质量监控解决方案,并为生物发酵过程的智能化推进做出了贡献。

  • 食品工业中的细菌多糖:合成-结构-性质关系、人工智能驱动的创新、监管挑战与生物经济前景

    2025
    中科院一区
    JCR一区
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    食品标签

    碳水化合物配料 加工与新加工技术 其他品质相关性质 抗氧化/抗炎等功能 包装设计与机械性能 其他可持续性主题 微生物与发酵实验 标准与法规对比分析 碳水化合物与糖类

    计算机标签

    机器学习/统计学习 深度学习 过程控制与实时优化 设计/生成与推荐 文本/知识库/法规数据

    这篇综述性论文对应用于食品工业的细菌多糖进行了全面深入的探讨。与传统植物、海藻及动物来源的多糖相比,细菌多糖在大规模生产效率和定制化功能特性方面展现出显著优势。这些优势源于其良好的可控生物合成过程,可赋予材料高粘度、凝胶性、成膜性,以及乳化、抗氧化和抗菌等多种功能特性,非常适合于作为功能性食品配料和包装材料。本文系统性地阐述了细菌多糖的分子生物合成机制、结构-性质-功能之间的关系,深入分析了其作为食品成分和包装材料的物理化学及生物学特性。同时,该文前瞻性地探讨了人工智能技术在细菌多糖研究中的变革性作用,特别是在优化合成过程、增强结构-性质建模与功能预测能力、以及加速满足监管要求等方面,认为人工智能驱动的方法是实现可持续发展和满足消费者需求的食品创新的关键。最后,文章也指出了当前阻碍这些多糖实现完全商业化应用的主要挑战,如产量和性质的波动、下游分离纯化困难等,并对其在生物经济领域的应用前景进行了展望。总体而言,这篇综述为读者理解各种细菌多糖在创新食品配方中的应用和益处提供了一个全面的视角。

  • 利用人工神经网络工具优化酶法制备改性朝鲜蓟果胶及其果胶低聚糖:抗氧化活性的计算机模拟与体外评价

    2020
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    食品标签

    新鲜水果 碳水化合物配料 其他加工技术 其他品质相关性质 抗氧化/抗炎等功能 副产物与废弃物高值利用 过程优化与控制策略 常规理化指标测定 其他理化与结构表征 碳水化合物与糖类

    计算机标签

    其他深度学习结构 定量预测/回归分析 过程控制与实时优化 合成/仿真数据为主

    本研究聚焦于优化一种从朝鲜蓟副产物中获取改性果胶和果胶寡糖的酶法。采用 Celluclast® 酶解过程来生成分子量在 100 至 0.3 kDa 之间的产品。优化过程通过实验设计进行,并使用人工神经网络工具对关键参数进行建模和优化。ANN 模型对于预测最大化产量和所需产品特性的最佳条件起到了关键作用。此外,通过计算机模拟预测和体外实验分析,对所获得的改性果胶和寡糖的抗氧化活性进行了全面评估。这种集成方法实现了生物过程的理性和高效优化,同时为所得化合物的生物活性提供了可靠的评估。这项研究展示了机器学习在提升农业副产品高值化利用、以生产高价值功能性成分方面的有效应用。

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