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综述:植物基发酵产品:从传统发酵到可控的生物加工——机制、功能效应及应用
杨一彤|朱龙娇|李杰|刘琳然|苏媛|雷崇斌|徐萌|徐秋伟|李向阳|徐文涛北京农业大学食品科学与工程学院,北京,102206,中国摘要背景基于植物的发酵产品正从传统的自然发酵向更可控的生物加工方法转变。现有研究表明,发酵过程中产生的代谢物可以影响宿主信号通路并调节肠道轴。然而,传统
来源:TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY
时间:2026-06-12
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综述:利用磁性纳米材料富集食源性病原体:实现快速检测的关键步骤
董永珍|陈一平
中国辽宁省大连市大连理工大学食品科学与技术学院食品交叉科学研究院海洋食品加工与安全控制国家重点实验室,116034
**摘要**
背景
快速准确地检测食源性病原体仍然是全球食品安全监测面临的关键挑战。一个根本性的瓶颈在于从含有大量干扰物质(如蛋白
来源:TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY
时间:2026-06-12
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综述:植物基油凝胶:形成机理、氧化稳定性、消化过程及其在烘焙产品中的应用
赵木欣|马泰奥·格罗西|饶佳佳|陈炳灿北达科他州立大学植物科学系,美国北达科他州法戈市,58108摘要背景油凝胶作为一种有前景的固体脂肪替代品,可以减少饱和脂肪、消除反式脂肪,并改善食品的营养价值。油凝胶将液态油固定在三维网络中,使其具有类似固体的功能,同时保留了油相中的有益脂肪
来源:TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY
时间:2026-06-12
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综述:将里氏木霉(Trichoderma reesei)工程化改造为一种可编程的真核生物底盘,以高效生产食品工业所需的原材料
传军胡|沈伟|夏圆圆|周莉|杨海泉|陈宪忠江南大学生物技术学院及教育部工业生物技术重点实验室,中国无锡,214122摘要背景Trichoderma reesei是一种高度多用途且具有工业重要性的丝状真菌,以其生产纤维素酶和其他水解酶的卓越能力而闻名。在过去的几十年中,它已成为工业
来源:TRENDS IN FOOD SCIENCE & TECHNOLOGY
时间:2026-06-12
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综述:小麦面筋的自组装:提升其结构和功能特性的研究视角
Faying Zheng|Yu An|Mengran Zhang|Xuchun Zhu|Mengying Liu|Hongzhi Liu中国教育部北京科技商务大学老年营养与健康重点实验室摘要由于植物性蛋白质的可持续性优势,对其的需求显著增加。小麦是一种高质量、低成本且营养价值高的
来源:ADVANCES IN COLLOID AND INTERFACE SCIENCE
时间:2026-06-12
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优质采购渠道的获取权与农场出场价格:来自中国水稻种植户的证据
李俊杰|李建平|肖琴|吴海霞|刘迪
中国农业科学院农业资源与区域规划研究所,高效利用耕地国家重点实验室,北京100081
**摘要**
本研究不仅探讨了中国的稻米采购渠道是否与价格差异有关,还研究了哪些农民能够从优质采购渠道中获益。利用农场层面的面板数据,我们将农民
来源:Food Policy
时间:2026-06-12
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基于DeepLabCut的肢体分解技术用于奶牛异常行为识别
摘要:及时识别奶牛的异常行为对于预警跛行、检测疾病以及评估其福利状况至关重要。然而,传统方法依赖整体特征,难以区分姿势相似的正常与异常行为。本文提出了一种基于DeepLabCut框架的分层方法,涵盖关键点检测、肢体分解以及异常行为识别。在由约4,000帧标注数据构成的18关键点牛
来源:IEEE Access
时间:2026-06-12
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具有自适应阈值的多尺度残差收缩网络,用于抗噪声的脑电图睡眠分期分析
摘要:通过单通道脑电图实现可靠的自动睡眠分期,对于大规模睡眠障碍诊断而言至关重要。然而,由于脑电图信号中的干扰、单尺度卷积网络有限的感知范围以及不同受试者之间的性能差异,该技术在临床应用中仍存在局限。我们提出了MS-IDRSN,这是一种多尺度改进型深度残差收缩网络,通过以下方式同
来源:IEEE Access
时间:2026-06-12
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非最佳温度与全球疾病负担:2010–2021年的回顾性分析及2040年的预测
摘要 研究目的: 更新2010年至2021年因温度不适宜导致的全球、地区及国家层面的死亡人数和DALYs数据,并预测到2040年的相关负担情况。 研究方法:
来源:Journal of Nursing Research
时间:2026-06-12
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小麦仓库变质预测的高效监测框架
摘要:有效监测粮仓状况对于减少产后损失以及保障粮食在储存和运输过程中的质量至关重要。本研究提出了一种基于温度、相对湿度以及二氧化碳浓度等参数的实时变质评估分析框架。通过部署经过校准的高精度传感器网络,可持续监测粮堆内的环境条件与生化变化。收集到的多变量时间序列数据可通过22种深度
来源:IEEE Transactions on AgriFood Electronics
时间:2026-06-12