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—— 中國食品雜志社

2016年第37卷12期返回列表

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機器學習與計算機視覺技術在食品質量評價中的研究進展

內容: 近年來，隨著社會對食品質量和安全的關注度不斷提高，計算機視覺技術在食品質量評價領域逐漸受到重視并開始廣泛應用。通過學習技術，如人工神經網絡、卷積神經網絡和支持向量機等，研究人員能夠利用大量的食品圖像和相關數(shù)據(jù)進行訓練，從而實現(xiàn)對食品質量的自動評估和監(jiān)測。特別是深度學習技術的發(fā)展，使得計算機能夠更加準確地識別食品的外觀、形狀、顏色等特征，進而對其進行分類、預測和質量檢測。除了在食品質量評價中的常規(guī)應用，學習技術還被用于更復雜的任務，如食品缺陷檢測、異物檢測、新鮮度評估等。這些技術不僅可以提高食品生產和加工的效率，還能夠減少人為因素帶來的誤差，從而確保食品質量和安全。然而，盡管學習技術在食品質量評價中的應用取得了顯著進展，但仍然存在一些挑戰(zhàn)需要克服。例如，食品圖像數(shù)據(jù)集的獲取和標注成本較高，數(shù)據(jù)質量和數(shù)量的不足可能會影響模型的性能和泛化能力。此外，模型的可解釋性和透明性也是一個重要問題，尤其是在需要對食品質量評價結果做出解釋或決策的情況下。因此，未來的研究需要繼續(xù)探索如何提高數(shù)據(jù)集的質量和規(guī)模、優(yōu)化模型的魯棒性和可解釋性，以及開發(fā)更加高效和可持續(xù)的食品質量評價系統(tǒng)。

閱讀量: 208 發(fā)表時間: 2024-08-04
機器學習在預測食品風味中的研究進展

內容: 食品風味在人們生活中起著重要作用。傳統(tǒng)的風味分析檢測方法對于預測食品風味的能力有限，近年來已有不少研究者利用機器學習模型對食品風味信息進行有效的處理，建立得到分類和預測模型，使風味預測變得更準確和高效。本文綜述了傳統(tǒng)和新型機器學習方法的原理，如支持向量機、隨機森林、k最近鄰和神經網絡，及其與風味分析儀器、分子結構分析兩種方法相結合并用于食品風味預測的研究進展，為機器學習模型在食品風味分析和預測中的應用提供新思路。通過總結發(fā)現(xiàn)機器學習模型可用于預測不同物質成分對風味的影響、識別不同產地的風味特征等，并且將多種機器學習模型結合分析的方法可提高預測的精度和可靠性，推動促進食品風味的深入研究和發(fā)展。

閱讀量: 192 發(fā)表時間: 2024-08-04
基于生成對抗網絡和深度森林結合的糧食加工過程污染物小樣本數(shù)據(jù)擴充及預測

內容: 糧食加工過程污染物的準確預測對糧食安全具有重要意義，但由于糧食加工工藝復雜，污染物檢測困難導致數(shù)據(jù)量較小，難以滿足建模預測所需，需要研究小樣本的污染物數(shù)據(jù)擴充方法。同時，較小樣本量的糧食加工過程污染物數(shù)據(jù)往往缺乏足夠的先驗知識，傳統(tǒng)監(jiān)督學習的方法對其預測精度較低，且現(xiàn)有連續(xù)型深度學習模型不適于糧食加工過程這一間歇過程，需研究基于無監(jiān)督學習和離散深度學習的糧食加工過程污染物預測方法。為此，本文針對糧食加工過程污染物提出基于時間生成對抗網絡（time generative adversarial networks，TimeGAN）的數(shù)據(jù)擴充及基于生成對抗網絡（generative adversarial networks，GAN）和深度森林（deep forest，DF）結合的預測方法。首先構建TimeGAN模型，對小樣本數(shù)據(jù)學習后得到多組樣本數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)擴充；將無監(jiān)督學習的GAN模型與適用于離散過程的DF模型結合，構建GAN-DF模型，實現(xiàn)污染物預測；再分別將DF與長短時記憶（long short-term memory，LSTM）-DF模型作為生成器嵌入到GAN，構建DFGAN與LSTM-DFGAN模型，進一步提高污染物預測的準確度。通過稻谷加工過程的金屬污染物Pb數(shù)據(jù)（Pb含量）進行仿真驗證，結果表明TimeGAN方法擴充數(shù)據(jù)可行，LSTM-DFGAN模型的綜合預測效果最好，其擴充數(shù)據(jù)后的預測平均絕對誤差和均方根誤差低至7.50×10－5 mg/kg和1.60×10－8 mg/kg。

閱讀量: 182 發(fā)表時間: 2024-08-04
機器學習在食品風味分析中的應用

內容: 食品風味對于感官具有重要作用，是消費者偏好和選擇的關鍵因素，因此風味分析方法非常重要。傳統(tǒng)的分析方法具有局限性，十分耗時，還無法處理大樣本的數(shù)據(jù)，機器學習的出現(xiàn)將會解決這一難題。機器學習具有分析和處理海量樣本、識別高維變量空間中的復雜模式、從已知數(shù)據(jù)中獨立自主學習、基于新數(shù)據(jù)生成和自動優(yōu)化算法實現(xiàn)預測的能力。機器學習的出現(xiàn)給食品科學領域提供了理解復雜風味特征的新方法。本文綜述了傳統(tǒng)和新型機器學習方法的優(yōu)缺點，以及與分析儀器電子舌、電子鼻和氣相色譜-質譜聯(lián)用的不同應用場景。此外還綜述了機器學習在食品風味分析中的應用。經過研究發(fā)現(xiàn)，不同機器學習方法對應了不同食品風味分析的場景，需要根據(jù)樣本的實際情況，有選擇性地使用。機器學習在提高食品質量、安全性和消費者滿意度方面具有重大的潛力，多種機器學習模型和分析技術相結合，對食品風味分析將產生重要作用。

閱讀量: 230 發(fā)表時間: 2024-08-04
基于代謝組學和網絡藥理學的橄欖類黃酮組分評價

內容: 目的：探究橄欖類黃酮組分的潛在功效及其在不同種質資源中的差異。方法：通過網絡藥理學和分子對接技術挖掘橄欖功效類黃酮組分，并結合代謝組學評價橄欖種質資源中類黃酮組分的積累水平。結果：從橄欖中鑒定獲得44 種類黃酮組分，基于TCMSP數(shù)據(jù)庫、類藥性和口服生物利用度篩選獲得18 種潛在的功效類黃酮組分及對應的180 個作用靶點，其中木犀草素、槲皮素、兒茶素和表兒茶素是潛在影響橄欖藥理活性的重要化學物質。基于類黃酮組分與靶點連通度篩選的35 個關鍵作用靶點共富集到348 條基因本體通路和136 條京都基因與基因組百科全書信號通路，涉及抗癌、抗病毒、抗菌消炎、調節(jié)血糖和保護肝臟等藥理活性。通過分子對接及可視化分析表明，所篩選的橄欖功效類黃酮組分能與關鍵作用靶點穩(wěn)定結合。結論：代謝組學和網絡藥理學可為橄欖藥用價值開發(fā)提供依據(jù)，橄欖類黃酮組分通過多成分-多靶點-多通路協(xié)同作用發(fā)揮多樣化的藥理作用。

閱讀量: 197 發(fā)表時間: 2024-08-04
黑果枸杞和黃果枸杞的廣泛靶向代謝組學分析

內容: 目的：全面分析和鑒定枸杞果實中的代謝物，比較不同品種間代謝物的差異，為深入挖掘和利用不同品種枸杞提供參考。方法：以黑果枸杞和黃果枸杞干果為材料，利用超高效液相色譜-串聯(lián)質譜進行廣泛靶向代謝組學分析，鑒定和比較兩種枸杞的代謝物。結果：兩種枸杞果實中共檢測出1 098 種代謝產物，包括氨基酸及其衍生物、酚酸、黃酮、生物堿、脂質等12 類，其中酚酸、黃酮和生物堿3 類代謝產物占比最高。通過主成分分析和聚類分析發(fā)現(xiàn)，黃果枸杞與黑果枸杞相比，存在235 種差異代謝物上調和252 種差異代謝物下調。京都基因與基因組百科全書富集分析發(fā)現(xiàn)，不同品種枸杞間的差異代謝物主要涉及黃酮生物合成，托烷、哌啶和吡啶生物堿的生物合成，次生代謝物的生物合成，ABC轉運等途徑。結論：不同品種對枸杞代謝物的含量影響較大，本研究結果對黑枸杞和黃枸杞的開發(fā)和利用提供一定的理論指導。

閱讀量: 186 發(fā)表時間: 2024-08-04
不同酵母發(fā)酵面團特性分析及其對饅頭品質的影響

內容: 為改善老面饅頭的品質，以提高發(fā)酵饅頭的風味和口感，本研究分析了前期從老面中得到的3 株酵母（釀酒酵母XTC-y11、XTC-m13、杰丁塞伯林德納氏酵母HSO-y3）和一株生產用酵母（CICC 31616）的發(fā)酵特性、產香特性及其發(fā)酵饅頭的感官品質和揮發(fā)性風味物質。結果表明，XTC-y11生長的速度最快；XTC-y11、XTC-m13的糖代謝能力較好；與生產用酵母相比，XTC-y11產氣量大，XTC-m13面團發(fā)酵膨脹體積大，具有良好的發(fā)酵能力。HSO-y3在24 h的發(fā)酵液中總酯質量濃度最高，達到1.672 g/100 mL。添加老面酵母XTC-y11和XTC-m13的饅頭白度、硬度、咀嚼性和彈性最為適中；感官評定的結果中，添加XTC-y11、XTC-m13評分最高。通過氣相色譜-離子遷移譜在4 個樣品中共鑒定出37 種風味化合物，其中醇類和酯類物質相對含量較大，XTC-y11中含有較高含量的4-戊烯酸、2-甲基丁醛、(E)-2-己烯酸、乳酸乙酯、乙酸乙酯、2-戊基呋喃；HSO-y3酯類物質含量較高。由偏最小二乘判別分析，發(fā)現(xiàn)4 種饅頭中揮發(fā)性成分存在較大差異，并篩選出18 種差異化合物。綜上所述，XTC-y11其對饅頭的風味和品質有積極作用，為提高饅頭品質和風味提供有利的參考價值。

閱讀量: 172 發(fā)表時間: 2024-08-04
玉米醇溶蛋白糖基化產物對DHA微膠囊氧化穩(wěn)定性的影響

內容: 為探究糖基化改性玉米醇溶蛋白作為壁材的抗氧化能力，提高藻油在貯藏期間的抗氧化性，利用改性玉米醇溶蛋白作為壁材包埋藻油，對包埋后藻油的儲藏穩(wěn)定性進行分析，并對其貨架期進行預測。結果表明，改性玉米醇溶蛋白的最佳工藝條件為糖/蛋白質量比1∶12、反應時間30 min、超聲功率400 W，在此條件下glu-zein的抗脂質過氧化能力達到最高，為72.31%。改性后的玉米醇溶蛋白抗脂質過氧化能力、1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基清除能力、還原能力、羥自由基清除能力、超氧陰離子自由基清除能力等均有顯著提高（P＜0.05）。將藻油包埋在改性玉米醇溶蛋白中考察藻油的儲藏穩(wěn)定性，在加速氧化期間，其過氧化值、硫代巴比妥酸反應物值均低于裸藻油及未改性玉米醇溶蛋白包埋的藻油。60 ℃條件下儲藏18 d后，glu-zein包埋的藻油POV較未改性玉米醇溶蛋白低3.68 mmol/kg，較裸藻油低39.14 mmol/kg；室溫條件下與未包埋藻油貨架期相比延長240 d；同時，改性后的玉米醇溶蛋白包埋的藻油二十二碳六烯酸保留率為96.95%。研究結果可為擴大改性玉米醇溶蛋白作為壁材的抗氧化性及遞送易受氧氣影響的生物活性物質應用提供理論依據(jù)。

閱讀量: 175 發(fā)表時間: 2024-08-04
透明質酸對南美白對蝦蝦糜理化性質和凝膠特性的影響

內容: 以南美白對蝦（Litopenaeus vannamei）蝦糜為研究對象，考察不同添加量（0.1%、0.3%、0.5%、0.8%和1.0%，以蝦肉的質量計）透明質酸（hyaluronic acid，HA）對蝦糜凝膠特性和理化性質的影響。結果顯示，一定量HA能夠改善蝦糜凝膠的質構特性和凝膠強度，提高蝦糜凝膠的亮度和白度。適量添加HA還能夠促使蝦糜凝膠內部自由水和不易流動水向結合水轉變，改善蝦糜凝膠的水結合特性，提高持水性（water-holding capacity，WHC）。流變學分析表明，一定量HA能使蝦糜的儲能模量提高，然而低添加量HA會對表觀黏度產生不利影響。化學作用力分析表明，離子鍵和氫鍵隨HA的添加分別呈現(xiàn)先減后增和先增后減的變化趨勢，適量HA可以改善疏水相互作用，巰基氧化形成二硫鍵的過程則被HA抑制。HA還能與蝦糜蛋白相互作用，抑制蛋白多聚體的形成，改變蛋白質的構象，促使蛋白質二級結構從α-螺旋向β結構和無規(guī)卷曲轉變。添加適量HA對蝦糜凝膠微觀結構同樣有所改善，促使蝦糜凝膠形成更加均勻致密的微觀結構。其中，添加0.8% HA蝦糜凝膠具有最高的硬度、咀嚼性、膠著性、凝膠強度以及儲能模量和最致密的微觀結構，WHC較對照組也顯著提高（P＜0.05）。而添加0.1% HA蝦糜凝膠的質構特性、凝膠強度、WHC、儲能模量均較對照組有所降低，微觀結構也較為松散。

閱讀量: 210 發(fā)表時間: 2024-08-04
單寧酸與乳清分離蛋白結合對紫蘇精油抗菌乳液穩(wěn)定性的影響

內容: 探究單寧酸（tannic acid，TA）與不同種類蛋白共價結合對蛋白結構和紫蘇精油（Perilla essential oil，PEO）納米乳液穩(wěn)定性的影響，并對乳液的抗菌性能進行評估。通過熒光光譜法和紅外光譜法研究TA與不同種類蛋白的相互作用，結果表明TA與乳清分離蛋白（whey isolate protein，WPI）的結合位點最多（n＝1.65），能夠形成穩(wěn)定的蛋白-TA復合物，利用其制備的乳液具有高穩(wěn)定性。通過比較不同超聲功率和油水比例制備的乳液，發(fā)現(xiàn)超聲功率675 W、油水比1∶9條件下制備的乳液粒徑最小（（292.3±1.96）nm）、電位絕對值較大（（－62.50±0.29）mV）、包埋率最高（（74.51±0.35）%）。WPI-TA復合物與PEO之間的相互作用能夠穩(wěn)定乳液結構，乳液在4 ℃貯藏28 d仍具有較高的穩(wěn)定性。乳液包埋能顯著降低PEO的損失，相同條件下乳液中PEO的損失率僅為純精油的1/3。本研究為蛋白-TA二元復合物的合成和易揮發(fā)物質的包埋提供了思路，拓寬了納米乳液在食品工業(yè)中的應用。

閱讀量: 167 發(fā)表時間: 2024-08-04

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