高校中试实验室建设与运行管理思考——以江南大学未来食品科学中心中试实验室建设为例

随着高校中试实验室工作的不断扩展,中试实验室成为培养学生创新实践能力和职业素养的重要基地,其建设与运行管理涉及方方面面。基于“大食物观”指导下,未来食品科学中心中试实验室建设与运行管理过程中产生的经验教训,提出了中试实验室在场地建设、工艺布局、设备选型、实验技术管理人员队伍建设、安全管理体系建设、仪器设备开放共享措施、科研环境与文化建设等多方面的思考和具体举措,为进一步加强高校中试实验室建设与运行管理工作提供有益参考。

基于“健康中国”战略的未来食品科研平台构建

在“大食物观”战略指导下,一批致力于聚焦食品领域前沿交叉学科,引领世界食品科学基础研究,开发食品领域颠覆性技术的“未来食品”科研平台正加速崛起,成为服务“健康中国”战略的有生力量。本文从未来食品时代内涵、多学科交叉融合,重大科技突破,产业化协同推进等方面阐述服务“健康中国”战略科研平台的建设路径。

微生物蛋白的关键生产技术体系与食品产业应用

食物蛋白是人类最重要的营养素之一,而现有的蛋白质获取方式难以满足人口持续增长、生活水平不断提升对蛋白质供应的巨大需求;微生物蛋白制造是利用廉价的生物质原料并以车间生产的方式高效生产蛋白质原料,有望成为未来最有效、最可行的替代蛋白来源之一。本文阐述了酵母蛋白、微藻蛋白、丝状真菌蛋白等微生物菌体蛋白的应用情况,乳蛋白、卵清蛋白、血红蛋白等微生物合成功能食品蛋白的发展情况,从培养底物的选择与利用、菌种的选育、发酵过程控制、蛋白的分离与提取等方面全面梳理了微生物蛋白制造的关键技术体系。研究认为,在微生物蛋白具有多重生产优势而在食品产业中应用案例甚少的背景下,开展微生物蛋白的食品化应用及产业化,亟需解决微生物蛋白的食品化加工、营养与安全评价两个层面的问题。相关研究可为国家替代蛋白战略、微生物蛋白产业发展布局等研究提供基础参考。

基于人工智能的集成食品检测技术应用与展望

人工智能与快速检测技术的结合为食品检测领域带来了显著的变革,推动了食品安全、质量和真实性鉴别能力的提升。介绍了基于人工智能的集成食品检测技术的应用现状。在化学检测和生物污染检测方面,人工智能结合快速检测技术有效提高了食品安全检测的效率和准确性。在食品质量检测方面,人工智能结合快速检测技术被广泛应用于水果、肉制品、水产品以及其他食品的品质评估,通过高效的数据分析和智能识别,实现了对食品品质的精准评价。此外,人工智能在食品真实性鉴别中的应用,包括掺假检测和地理可追溯性技术,保障了食品的真实性和可靠性。特别是当区块链技术与人工智能相结合时,基于区块链的追溯系统通过透明和不可篡改的记录确保食品的全程可追溯性,同时人工智能算法能够实时分析食品流通环节中的数据,识别潜在的风险和异常。这些技术的集成不仅能提升食品检测的整体水平,也可为未来的智能食品检测系统构建奠定基础。

未来食品:机遇与挑战

随着新一轮科技革命和产业变革的纵深演进,新一代前沿技术与装备等在食品领域不断渗透融合,驱动全球食品产业向高技术、全营养、智能化、可持续方向快速发展。未来食品受到食品领域研究人员和民众的广泛关注,可为传统食品工业制造模式的变革提供关键支撑。针对未来食品发展的时代背景,本文将以植物基食品、食品感知科学、食品智能制造、食品生物技术和食品组学为代表,探讨未来食品面临的机遇与挑战,并展望我国食品科技的发展愿景与重点任务。

未来食品:任务与挑战

在牵头进行科技部“面向2035愿景规划食品战略研究”过程中,我们发现世界许多国家都提出一些关于未来食品的概念、方向和主要内容,并且,在2019-2021三年间,以“未来食品(Future Foods或The Fu-ture of Food)”为主题的研究机构、平台和组织不断建立,杂志和学术会议持续出现,专业书籍也纷纷出版。

整体主观偏好与嗜好性感官属性客观量化间的感知交互

为探讨消费者主观偏好测试对其随后进行的感官品质客观量化评价的影响,尤其是"嗜好性感官特征"的客观量化,本文采用蛋白粉和调制奶两种溶液体系,分别对202名消费者进行喜好度、适宜度(Just-about-right,JAR)测试和对175名消费者进行喜好度和强度排序-评分测试,并对比消费者与专业评价员对各嗜好性感官特性的量化结果差异。结果显示:在蛋白粉体系中,评价员对稠厚度的评分随着样品风味强度的增强而下降(P<0.05),而顺滑感无显著变化(P>0.05),然而,消费者的评价并未呈现相同趋势。在牛奶体系中,评价员对乳脂感的强度评价受到脂肪和蔗糖浓度的共同影响,消费者的感知与此结果并不一致。进一步分析发现,两个测试中,消费者对嗜好性属性的量化评分均与其对样品的整体主观偏好程度高度相关,即整体喜好度越高的样品,对应的嗜好性属性强度评分越高。本文研究消费者偏好与感官属性之间的关系,为获得全面客观的消费者评价而设计可靠有效的消费者测试方法提供了有力的理论依据。

基于残差网络模型的速溶全脂奶粉分散性与堆积密度检测方法

针对传统的奶粉品质国际标准检测方法中存在的主观性和滞后性等问题,本研究提出了一种基于残差网络(residual network,ResNet)的奶粉分散性和堆积密度的快速分类检测方法。在本研究中,使用的数据集包括499张在10倍光学显微镜下拍摄的速溶全脂奶粉颗粒微观分布图像,这些图像来自10个不同的样本组。首先,按照国际标准方法检测这10组样本的分散性和堆积密度,进而基于测试结果划分不同的分散性和堆积密度级别。随后,利用这些微观图像对ResNet模型进行训练,以实现对不同样本的有效分类。最终,通过分类结果预测速溶全脂奶粉的分散性、松散密度和振实密度。此外,本研究还对比了ResNet、EfficientNetV2和SwinTransformer等不同深度学习模型的预测效果。结果表明,基于ResNet152的深度学习模型在预测速溶全脂奶粉的分散性、松散密度和振实密度方面表现最佳,其在测试集上的准确率分别达到97.50%、98.75%和95.00%。这些深度学习模型在奶粉品质检测中的出色性能不仅证明了该方法能够实时、准确地预测奶粉的分散性和堆积密度,同时也为奶粉品质的在线检测提供了新的技术途径。

铁观音中降解β-胡萝卜素菌株的筛选及其陈香提升应用

陈香型铁观音具有独特陈香风味,但其自然陈化周期漫长,提高铁观音的陈香品质并缩短陈化周期具有重要的经济和文化价值。从铁观音中筛选获得3株具有β-胡萝卜素降解能力的菌株并鉴定为Aspergillus niger(HA)、Bacillus velezensis(Hb)、Saccharopolyspora gregorii(Hc),它们的降解率分别为94.54%、72.97%、61.26%。将菌株投入茶叶进行强化发酵,并测定发酵结束后茶叶的挥发性物质含量和感官品评得分。结果表明,HA和Hb发酵茶样含量提升幅度最大的是酮类化合物,分别提升了128.12%和109.38%;Hc发酵茶样醛类化合物提升幅度最大为61.11%,发酵茶样中的类胡萝卜素降解产物总量也分别提升了1.6、1.4、1.3倍。发酵茶样总体评价均高于对照,同时HA发酵茶样的甜香得分提高,Hb发酵茶样的果香得分提高,Hc发酵茶样的甜香和陈香得分提高。该研究筛选出一株降解β-胡萝卜素的Saccharopolyspora gregorii,成功在短期内实现了铁观音陈香品质的提升。

基于组学分析优化兽疫链球菌的透明质酸发酵生产

透明质酸具有保湿、润滑等多种生理功能,广泛应用于食品、医药和化妆品领域。目前透明质酸主要依赖于兽疫链球菌发酵生产。然而,遗传背景不清晰等问题,限制了兽疫链球菌作为底盘细胞的相关改造以及透明质酸发酵水平的提升。该研究首先对兽疫链球菌WSH-24的全基因组和转录组数据进行了测序分析,发现该菌株具有高效的糖酵解和乳酸合成能力,以及不完整的三羧酸循环和多种氨基酸合成途径的缺失。结合生长曲线分析,进一步明确该菌株为缬氨酸、谷氨酰胺、精氨酸和色氨酸4种氨基酸缺陷型。在此基础上,通过外源添加对应的氨基酸使透明质酸产量达到(2.65±0.02)g/L。其次,结合转录组测序数据,确定了维生素B5、维生素B7和维生素B12相关合成基因的转录水平过低。通过外源添加对应的维生素有效提高透明质酸的合成,使其产量达到(2.46±0.07)g/L。最后,通过培养基优化,在3 L发酵罐上透明质酸发酵质量浓度达到5.63 g/L,生产强度为0.31 g/(L·h),相较优化前提高了33.33%。该研究为进一步改造兽疫链球菌WSH-24奠定了基础,为透明质酸的产量提升提供了支撑。

合成生物学与未来食品

食品工业是保障国计民生的支柱产业。随着人口增长、环境污染、气候变化等问题的日益突出,亟需对传统的食品制造工艺进行转型升级。合成生物学的发展为食品制造工艺的变革提供了技术支持。合成生物学能够通过构建细胞工厂将可再生原料转化为重要的食品配料与组分,实现食品的绿色、高效、可持续生物制造。对未来食品制造相对于传统食品制造的特征与优势进行讨论,并列举合成生物学推动食品生物制造的前沿技术和代表性案例,最后对我国基于合成生物学的未来食品制造所面临的机遇与挑战进行展望。

细胞培养肉高效合成的生物学基础与技术挑战

随着社会发展水平的不断提升,全球肉制品消耗量快速增长。细胞培养肉是农业食品科技的一场革命,随着国际上细胞培养肉工程化技术的迅速发展,国内在这方面的差距逐步显现。本文综述细胞培养肉高效合成的生物学基础,包括动物细胞功能维持与发育过程机制,关键生长因子解析与生物合成,细胞大规模低成本培养关键技术以及细胞培养肉食用品质提升的生物学过程,讨论细胞培养肉工业化制造面临的技术挑战,并对细胞培养肉技术的未来重点攻关方向进行展望,为实现细胞培养肉的可持续生物制造提供理论和实践依据。

pH响应型肉桂醛衍生物的制备及其在香蕉保鲜中的应用

为实现天然植物精油肉桂醛(Cin)的按需释放,解决由于挥发性高、光热敏感等问题导致的应用受限,以壳聚糖(CS)为反应物对肉桂醛进行改性,通过不同摩尔比的氨基和醛基反应制备了对pH敏感的肉桂醛-壳聚糖席夫碱衍生物(Cin-CS)。利用傅里叶红外光谱、扫描电镜表征了样品结构和表面形貌,以不同pH缓冲液和不同体积分数CO_(2)的高湿环境探索了Cin-CS的pH响应行为,研究了Cin-CS对香蕉保鲜效果的影响。结果表明,氨基和醛基摩尔比为4∶1时达到接枝饱和,结构中出现亚胺键,表明接枝成功。随着缓冲液pH的降低、CO_(2)体积分数的升高和反应时间的增加,Cin释放率逐渐增加,达到响应和持续释放的效果。Cin-CS的应用降低了香蕉质量耗损,同时延缓硬度、可溶性固形物等下降,具有一定的保鲜效果。

牛奶罐装运输全过程质量控制研究

文章探讨了牛奶从奶牛场到加工厂的全程质量检测过程,重点分析各个环节的关键检测技术及其重要性。研究表明,从奶牛场开始,通过监控饲养环境、饲料质量和挤奶过程的卫生条件,确保了牛奶初期质量。挤奶后,通过初步冷却和细菌、农药残留检测,进一步保障牛奶安全。罐装运输过程需保持适当温度,并通过实时监控和定期抽样检测防止牛奶变质。到达加工厂后,牛奶需进行全面检测,包括微生物检测、理化检测和感官评定,确保最终产品符合食品安全标准。文章还讨论了牛奶质量安全检测中的挑战,如样品前处理的复杂性、检测设备的灵敏度与准确性以及质量安全管理体系与标准,并提出了基于物联网、区块链和人工智能技术的改进措施。

甜味与其它基本味相互作用的研究进展

近年来,全球糖摄入过量问题加剧。针对消费者日益增长的减糖需求,深入了解甜味与食品基质中其它基本味觉成分(酸味、苦味、咸味)的相互作用及潜在机制,对于健康食品的开发尤为重要。本文总结了水溶液中甜味与其它基本味的基本交互规律,全面回顾并探讨真实体系下的二元味觉混合物的应用研究,最后从化学、生理、神经3个层面探索二元味觉交互的潜在机制,为开发低糖、健康且滋味独特的食品与饮料配方提供科学依据与创新思路。

6种植物蛋白粉的冲泡特性与感官特性比较

传统植物蛋白粉固体饮料以大豆蛋白为主,但市售产品同质化严重,需要开发新型植物蛋白产品以满足市场需求。作者比较了5种新型植物蛋白与大豆蛋白在粉体特性、溶解速度、溶液稳定性等冲泡特性方面的差异,并通过定量描述性分析评估样品在外观、口感、滋味、香气上的感官特性。结果表明,大豆蛋白粉溶解速度快、溶液稳定性好,但粉体流动性差;其感官特性表现为较强的黏稠度、残留感及明显的粉感和生大豆味,整体滋味较弱。奇亚籽蛋白溶液稳定性强于大豆蛋白溶液,但溶解速度慢,具有独特的核桃味、面粉味和清新感的香气特征,口感和滋味与大豆蛋白最接近。鹰嘴豆蛋白粉的香气特征与大豆蛋白粉相似,但口感和滋味差异大,口感顺滑、稀薄,滋味均衡,溶解速度慢。荞麦蛋白粉溶解速度仅次于大豆蛋白粉,但溶液稳定性差,甜味和甜香较强,有独特的烘焙味和油脂味。小麦蛋白粉与大豆蛋白粉口感相反,酸味和发酵味较强。豌豆蛋白粉有突出的苦味、咸味和鲜味,小麦蛋白粉和豌豆蛋白粉的粉体流动性较好,但不适合直接饮用。综上,5种新型植物蛋白粉在冲泡特性和感官特性方面均有明显缺陷,实际产品开发中应以复合蛋白粉为主,以提供更好的冲调及饮用体验。该研究为新型植物蛋白粉的产品研发提供了依据。

基于图像分析技术的全脂奶粉品质软测量模型构建

针对传统奶粉品质检测方法的主观性和滞后性问题,该研究利用奶粉的加工条件和颗粒形态构建了一个基于图像分析技术和人工智能算法的奶粉品质软测量模型,用于准确、实时地预测速溶全脂奶粉的分散性和溶解性这2个重要品质性能。利用显微数码摄像头和图像处理技术,获取了奶粉颗粒的形态参数。同时,利用重采样技术解决了奶粉工厂原始数据集中的数据不平衡问题。根据实验获取的奶粉颗粒形态参数和奶粉工厂提供的奶粉生产时的加工条件数据,选用偏最小二乘模型和人工神经网络模型构建了速溶全脂奶粉分散性和溶解性的软测量模型,并利用原始数据验证了所构建模型的准确性。结果表明,用于预测奶粉分散性和溶解性所构建的偏最小二乘模型的Q^(2)和R^(2)分别为Q^(2)=0.72,R^(2)=0.94和Q^(2)=0.85,R^(2)=0.95,而用于预测奶粉分散性和溶解性所构建的人工神经网络模型的R^(2)分别为0.97和0.96。模型的良好性能证明,这些模型可以准确、实时地预测奶粉的分散性和溶解性,并为奶粉品质的在线检测提供了新的方法。

数字化食品在新时代下的发展与挑战

数字化社会的大背景下,食品行业也正在发生着巨大变化。数字化的发展为食品产业的转移/更新/革命带来了新机遇,既是食品行业健康发展的必要需求,也是顺应国家时代发展的需求。作为数字化转型的产物,数字化食品是利用物联网、云计算、人工智能、区块链技术等数字化技术对食品原料物性、营养特性、人群营养特征等信息数据化和整合分析,与食品生物合成、食品重组、增材制造、智能化加工、智慧化物流、智慧化包装等高新技术深度融合后产生的食品,具备精准或定制化制造和供给的典型特征。目前,食品科学正在逐步通过数字技术与实体食品企业的深度融合来形成数字化食品的产业模式。基于此,本文对数字化食品的研究进展与关键技术进行了阐述,并对该领域的未来应用和挑战进行了展望。

代谢工程改造酿酒酵母合成玉米黄质

玉米黄质是一种类胡萝卜素,在很多领域都有一定的应用。该研究在前期构建的脂质体积累酿酒酵母的基础上,表达玉米黄质合成酶,初步得到一株能够积累玉米黄质的酿酒酵母工程菌。进一步优化补料碳源、补料时间和补料方式,最终在5 L的发酵罐从48 h开始以指数流加的方式流加葡萄糖,得到玉米黄质的产量为47.7 mg/L。综上,该研究构建了一株高产玉米黄质重组菌并对其进行了发酵验证,研究结果为后续进行发酵优化提供了基础以及改进的方向。

耐盐乳酸菌的益生特性及其在酱油发酵中的应用

食品来源的耐盐乳酸菌(LAB)具有安全性和一定的抗逆特性,研究它们的益生特性和发酵特性对寻找可用于食品发酵的功能菌株具有重要意义。作者考察了5株来源于酱油发酵酱醪的乳酸菌的抑菌、抗氧化能力和对胃酸、胆盐与溶菌酶的耐受能力,以及对冻干和高温条件的抗性,并评估了乳酸菌协同高盐稀态酱油发酵的能力。结果表明,5株乳酸菌可在低盐质量浓度(50 g/L)下生长,且对中高盐质量浓度(100 g/L和150 g/L)有良好的耐受能力。这些耐盐乳酸菌皆具有低疏水性,可抑制大肠杆菌和鼠伤寒沙门氏菌等致病菌,并有良好的抗氧化能力。其中Pediococcus acidilactici ZQ1与Pediococcus acidilactici WT1对胃酸、胆盐和溶菌酶的耐受能力高于Pediococcus pentosaceus WT6、Weissella paramesenteroides JL-5、Weissella paramesenteroides LCW-28和对照菌Lactiplantibacillus plantarum JP31。此外,P.acidilactici WT1经冷冻干燥处理后的存活率最高(85%),且该菌株在60℃下的存活率比L.plantarum JP31高2个数量级。利用P.acidilactici WT1协同高盐稀态酱油发酵,可使酱油中氨基酸态氮和有机酸质量浓度分别提高11.03%和34.42%。该研究初步证实了食品来源的耐盐乳酸菌的益生特性和用于酱油发酵的潜力。