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《【 科学私享】江南大学张慜教授团队FB综述：基于凝胶多糖的生鲜产品在冷链物流过程中的智能质量控制：综述》

  • 来源专题：食品安全与健康
  • 编译者： 杨娇
  • 发布时间：2024-10-24

  • 2024年10月，江南大学张慜教授团队在国际食品Top期刊《Food Bioscience》（Q1，IF: 4.8）发表题为“Intelligent quality control of gelatinous polysaccharide-based fresh products during cold chain logistics: A review”的综述型论文。

    本综述介绍了凝胶多糖类生鲜产品常见的质量劣变问题，包括这些产品在运输和储存过程中遇到的问题，如软化、失水和颜色变化。介绍了智能检测技术的应用，包括气体检测、智能标签和光谱检测，以实现对产品状态的实时监控和评估。本文还介绍了用于产品数据传输的物联网、无线传感器网络和射频识别技术。利用人工神经网络和数字孪生建立质量模型，更好地管理冷链中的胶状多糖类生鲜产品。此外，还采用了一些保鲜技术来延长这些产品的储存寿命，减少冷链中的损耗。这些技术包括辐照、化学处理和涂层保鲜。希望这篇综述能鼓励更多的工作，以帮助实现在冷链物流过程中更好地对基于凝胶多糖的生鲜产品进行智能质量控制的目标。

  • 原文来源：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5Mzc4MTA4MQ==&mid=2247564325&idx=2&sn=2f6ec26d626e65557201b83abb55092c&chksm=ed71c14292dfc343d47bf2321430d07d43632e09ebc161f906aadd2363ee01fb3eeb75876387#rd
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  • 《【科学私享】江南大学张慜教授团队：基于AI的果蔬加工智能预处理：研究进展与应用前景》
    • 来源专题：食品安全与健康
    • 编译者：杨娇
    • 发布时间：2025-09-08
    • 2025年8月，江南大学张慜教授团队在国际Top期刊《Food Research International》（Q1，IF: 8.0）发表题为“AI-based smart pretreatment of fresh fruits and vegetables before processing: Research progress and application prospects”的综述型论文。江南大学硕士研究生周亚新为第一作者，通讯作者为江南大学食品学院张慜教授。 果蔬预处理是加工过程中的关键环节，它直接影响到后续加工产品的质量、口感、营养成分保留以及生产效率。传统的果蔬预处理技术大多依赖人工经验和简单机械操作，存在效率低下、精度难以保证等问题。将AI引入果蔬预处理，有望突破传统技术的瓶颈。本综述首先介绍了几种主要的AI技术，如机器学习、深度学习和人工神经网络，以及其相关应用场景，重点综述了AI在果蔬分类、分级、清洗、去皮、切分、护色、漂烫等预处理环节的研究进展和应用。最后，提出了AI在果蔬加工预处理中的机遇与挑战，以期推动果蔬预处理产业智能化转型升级，构建全流程一体化智能生产线，实现自动化闭环。 注：最近有小伙伴反映收不到推送，因为公众号改了推送算法，现在需要加星标，多点赞/点在看，才能准时收到推送。 综述亮点 综述了AI在果蔬检测与分类中的最新应用方法。 AI能够预测清洗效果、用水量和水质。 AI有助于调整果蔬的摆放姿态、规划去皮路径、监控切割过程以及优化参数。 AI能够优化护色剂的配方，监测并调整环境参数。 AI能够优化漂烫参数、进行质量评估，并实现过程监控。 综述结论与展望 AI在果蔬加工预处理领域展现出巨大的潜力，从数据驱动的精准检测，到智能算法实现的高效控制，再到推动行业的智能化转型，其应用成果已初步显现且前景广阔。在分拣环节，AI凭借精准的图像识别和数据分析能力，依据果蔬的大小、形状、色泽、成熟度及缺陷状况进行高效分类，极大提升了分拣效率与准确性。清洗过程中，运用计算机视觉技术识别种类、表面污垢、农药残留和微生物等特征，根据检测结果匹配相应的清洗参数。并且AI可以自动判断清洗的效果。另外，AI还可以分析耗水量、预测清洗废水水质，节约水资源，推动行业向绿色生产迈进。在去皮环节，AI可以实现果蔬的姿态调整，优化去皮路径并优化去皮参数，实现高精度去皮操作。在切分环节，AI可以通过优化切割参数、监测切分过程和判断切分位点来提高切分效果。在护色过程中，AI可以实时采集果蔬颜色信息，并且通过优化复合护色剂配方和动态调控环境条件，延缓变色和衰老。在漂烫环节，AI可以优化漂烫参数，在漂烫过程中进行质量评估和环境监测，以达到最佳的漂烫效果。展望未来，随着技术的持续进步，AI有望在果蔬加工预处理中实现更深入、更全面的融合，助力创造出智能化的生产加工设备，实现从传统加工模式向智能化、绿色化、个性化方向的转变。   原文链接 https://doi.org/10.1016/j.foodres.2025.117175
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  • 《【科学私享】IF=15.1！上海交通大学刘源教授团队发表“茶鲜味”重要综述》
    • 来源专题：食品安全与健康
    • 编译者：杨娇
    • 发布时间：2025-05-28
    • 2025年5月24日，上海交通大学刘源教授及其团队在《Trends in Food Science & Technology》期刊上发表了题为《A review of umami taste of Tea: Substances, perception mechanism, and physiological measurement prospects》的综述性论文（一区，IF：15.1）。 该研究聚焦于茶的鲜味，全面综述了鲜味物质及其影响因素，从鲜味贡献和鲜味增强两个角度探讨了鲜味感知机制，还探究了生理测量技术在解码鲜味感知方面的应用前景，为解码鲜味和其他味觉感知提供了新的分析策略。研究指出，茶的鲜味主要由 L - 茶氨酸、L - 谷氨酸和 L - 天冬氨酸等氨基酸，以及琥珀酸和甲基化儿茶素等化合物介导。这些鲜味化合物与 T1R1/T1R3 受体复合物的相互作用涉及氢键、疏水相互作用、范德华力和静电相互作用等一系列分子力，这些力对配体 - 受体结合的稳定性和功能性至关重要。神经影像学和电生理研究进一步阐明了鲜味感知的神经基础，为理解与这种味觉相关的感觉输入到认知处理提供了全面的认识。此外，生理测量技术如脑电图（EEG）和功能近红外光谱（fNIRS）在研究茶鲜味感知方面展现出良好的应用潜力，有望为茶产品的品质评估和开发提供新的技术支持。 Background 茶作为全球广受欢迎的饮品，其风味和健康益处备受关注，而鲜味是构成茶风味的重要因素，也是茶品质评估的关键标准。目前茶鲜味的评价方法包括主观感官评价和机器检测工具，同时分子对接等方法也用于研究鲜味配体与受体的相互作用。当品尝鲜味化合物时，人体会产生一系列生理变化，可通过脑电图（EEG）等生理测量技术识别这些生物信号，为研究茶的鲜味感知提供了有潜力的工具，基于此，该综述对茶鲜味相关内容进行探讨。 Results 鲜味物质构成与作用 茶鲜味主要由 L - 茶氨酸、L - 谷氨酸、L - 天冬氨酸等氨基酸，以及琥珀酸、甲基化儿茶素等物质介导。其中，氨基酸约占绿茶鲜味强度的 70%，L - 茶氨酸作为茶叶中主要的非蛋白氨基酸，能激活 T1R1/T1R3 受体，与 IMP 等核苷酸协同增强鲜味，而琥珀酸、 gallic acid 等鲜味增强化合物可提升 MSG 的鲜味强度，此外，部分苦味氨基酸、香气化合物等也对茶鲜味有增强作用。 鲜味感知机制 鲜味物质与 T1R1/T1R3 受体结合涉及氢键、疏水作用等分子力，L - 茶氨酸通过该受体复合物引发鲜味，且与 IMP 有协同效应。同时，嗅觉与味觉存在交互作用，特定香气化合物如 1 - 辛烯 - 3 - 醇等可通过正鼻、 retronasal 途径增强鲜味感知，这种气味 - 味觉的协同作用与气味 - 味觉一致性等因素相关。 生理测量技术的应用前景 EEG、fNIRS 等生理测量技术为量化茶鲜味感知提供了客观方法。EEG 可监测鲜味刺激下大脑电活动变化，如 α 波频率变化，能区分不同鲜味物质引发的脑响应；fNIRS 可分析味觉刺激下大脑皮层血氧变化，如 MSG 刺激会激活眶额皮层等区域，且香气与味觉的叠加可调节皮层响应强度。这些技术有助于揭示鲜味感知的神经基础，但在实际应用中存在生态效度、个体差异等挑战，未来结合分子对接、AI 分析等可推动个性化茶产品开发及产业创新。
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