重磅！食品科学与工程领域高质量科技期刊分级目录发布
（来源：中国科学技术协会）
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中国科学院上海技术物理研究所万雄课题组：基于β-胡萝卜素拉曼光谱定量检测的橄榄油鉴别
采用激光共聚焦拉曼技术与基于DFT的拉曼光谱相结合，准确分析了植物油的成分，并识别出低成本的仿制橄榄油。
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系统综述人工神经网络在食品加工过程中的建模应用
今天给大家介绍一篇由G. V. S. Bhagya Raj等人合作的，于近期发表在Critical Reviews in Food Science and Nutrition的一篇综述，文章中作者系统综述了ANN在食品加工等领域的应用进展并进行了展望。
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【佳作速递】北京工商大学宋焕禄课题组：基于感官组学表征亳州白芷煮沸前后的关键香气活性化合物
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中国科学院蒋长龙团队:基于集成纸基传感器的便携式智能手机的无酶和快速视觉定量检测农药残留
今天介绍一篇由Qianru Zhang、蒋长龙等于2022年6月发表在Journal of Hazardous Materials上的一篇论文。该研究构建了一个简单、快速、可视化的无酶辅助的草甘膦(Gly)荧光定量检测平台。并且在设计的智能手机平台的辅助下制备了荧光试纸条，显示出作为便携式光学分析终端的潜力，用于定量跟踪真实样品中的Gly。该传感平台为Gly的定量检测提供了可靠的方法，可推广到分析科学领域的其他分析物或污染物筛选。
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结合光谱学和机器学习改进食品分类
今天介绍一篇最近由布鲁塞尔自由大学的I. Magnus等人前段时间发表在Food Control上的一篇文章。旨在用于无损产品鉴定的传统数据分析处理技术基础上进行新型算法开发，通过结合紫外线、可见光、近红外反射光谱和荧光光谱的信息和产品流中的食品安全和质量评价，实现识别外来物体。
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如何科学地挑选西洋参 / 机器学习预测西洋参生长年限
疫情反复，想买点西洋参提高下免疫力，又怕买到假货？今天这篇发表在Chinese Medicine (IF=5.4)的文章教你如何科学地剁手鉴定西洋参生长年限。这篇文章由中国食品药品检定研究院胡笑文、严华等人于2021年10月发表，通讯是魏锋和马双成研究员。这项研究基于106批西洋参样本和4种机器学习算法，建立了西洋参年限预测模型。为了进一步适应不同来源的西洋参样本，又基于相似性构建了模型的应用域，最终实现了对西洋参生长年限的准确预测。该方法为西洋参年限造假的鉴别提供了技术支持，论文也提供了完整的模型代码。
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利用温控近红外光谱研究限制环境下蛋白质的热稳定性及水的作用
文章中利用反胶束模拟限制环境，采集了不同温度下蛋白质溶液及反胶束溶液的近红外光谱。通过化学计量学方法对光谱进行解析，发现限制环境下蛋白质的热稳定性显著提高，并且发现了特殊桥连水结构的存在可能是其热稳定性提高的原因之一。
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植物油中化学物质污染的安全风险评估和预警
今天介绍一篇由上海大学生命科学学院发表于Food Control的一篇文章。文中针对中国的实际情况，分析了三种食用植物油的化学危害污染状况，通过建立多种膳食暴露评价模型，对食用植物油中的苯并芘、黄曲霉毒素B1和重金属进行了风险评价。在此基础上，对食用植物油化学危害的综合风险评价进行了研究，并利用AHP-BP方法建立了食用植物油化学危害程度的预测模型。
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基于多元素筛选的化学计量学和创新多维数据分析的意大利牛肝菌产地溯源
“食品原产地认证”和“食品欺诈”一直以来都是令人感兴趣的话题。今天介绍一篇由Antonio Francesco Mottese等人发表于Food Control 的文章。该研究基于来自意大利、中国和波兰采集的牛肝菌样品的元素特征，结合主成分分析(PCA)、逐步典型判别分析(stepwise-CDA)、分类回归树(CART)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和创新多维分析(MDA)建立统计模型，通过标准化学计量学技术和创新化学计量学技术的结合为预测食用牛肝菌(Boletussect.Boletus)的地理来源建立了一套可靠的系统。
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利用卷积神经网络和多项式校正法测定食用植物油中山嵛酸的人为差异的反射光谱法
今天给大家介绍一篇由安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心翁士状副教授为第一作者，翁士状副教授与李新华副教授为通讯作者，于2022年1月15日发表在Food Chemistry（IF=7.514）上的一篇研究性文章。该文章提出了一种新的多项式校正方法——自适应多项式校正( OAPC )，校正具有操作差异的反射光谱,并利用卷积神经网络( CNN )建立分析模型预测食用油中的山嵛酸。该方法可以减少不同操作者对光谱分析的差异影响,从而有可能纠正测量仪器或环境的带来的差异。
