机器学习在食品工业中的应用

食品的质量安全是人类健康、社会稳定与发展的一个重要方面。确保食品的质量和安全是一个复杂且涉及多方面的问题,必须考虑食品加工的所有阶段,从种植和收获到储藏、运输、消费。将机器学习应用于食品加工领域可以大幅提高工作效率,保障食品的质量与安全。本文系统总结机器学习与深度学习模型,并详细阐述机器学习在食品领域,诸如图像识别、分级、质量检测和食品产业链中的应用。为机器学习在食品加工中的应用提供理论参考,以拓展食品科研人员的研究思路。

综述柑橘中呋喃香豆素与药物互作及降低呋喃香豆素含量的方法

天然呋喃香豆素类成分是一类主要存在于芸香科、桑科、豆科和芹菜科4个高等植物科中的次生代谢产物,尤其在柑橘类水果中分布广泛。呋喃香豆素类成分虽具有一定的生物活性,但是最新的研究发现食用柑橘类水果可与药物发生相互作用,具有产生毒性的潜在风险。柑橘中呋喃香豆素能够抑制人体细胞色素CYP3A4介导的药物氧化代谢过程,提高药物口服生物利用率,导致血药浓度上升,从而使得药效增强或不良反应增加,其作用靶点主要在细胞色素P450和P-糖蛋白。本文介绍柑橘类水果中呋喃香豆素的分布情况及其生物活性,综述国内外柑橘呋喃香豆素与药物互作的研究进展,最后介绍降低柑橘类水果种呋喃香豆素含量的常用方法,为柑橘果实的合理食用及用药安全性和有效性提供理论参考。