N-Calculator与NUFER耦合模型和组合预测法在食物氮足迹研究中的应用

为改善传统N-Calculator模型的局限性,加强食物氮足迹核算结果与环境影响的联系,提高活性氮管理预见性,将N-Calculator模型与食物系统养分流动(Nutrient Flows in Food Chains,Environment and Resources Use,NUFER)模型进行耦合,以估算我国2001—2020年人均食物氮足迹,建立组合预测体系。结果显示:2001—2020年,我国人均食物氮足迹由16.04 kg N/a增至18.95 kg N/a;全国食物氮足迹由20.47 Mt N/a增至26.76 Mt N/a;居民饮食结构正由以植物源食物为主的低氮消费模式转向以动物源食物为主的高氮消费模式;食物生产过程产生的活性氮的最终归宿为大气(64.3%)、水体和深层土壤(35.7%);我国食物氮足迹与人均可支配收入、城市化率、动物源食物消费氮占比呈正相关性,与恩格尔系数呈负相关性;未来10 a我国人均食物氮足迹呈增长趋势,预测结果显示年均增幅为0.16 kg N/a。

陕西省粮食安全水平评价及预测研究

【目的】为解决陕西省粮食供需日益突出的矛盾找出对策。【方法】在分析陕西省人口变动及粮食供需现状的基础上,通过计算2004—2020年陕西省耕地赤字率,对当前陕西省粮食安全水平进行评价。在此基础上,运用灰色预测模型GM(1,1)对未来10 a陕西省粮食安全水平进行预测。【结果】随着人均粮食消费量的增长,陕西省耕地赤字率持续增长;未来10 a陕西省粮食供需剪刀差不断扩大。【结论】加强耕地保护力度,优化土地资源利用;强化农业科技创新;稳定粮食价格;完善粮食储备体系有利于改善陕西省粮食供需矛盾日益突出的问题,保障粮食安全。

基于文献计量的预测微生物学研究态势分析

本文借助文献计量法分析预测微生物学研究概况、研究热点与发展趋势,为今后的研究提供思路。在Web of Science核心合集数据库中,检索2006—2021年间以预测微生物学为主题的相关文献,基于文献计量法及CiteSpace软件进行可视化分析展示。预测微生物学文献数量显著增长,从2006年的57篇增至2021年的138篇;研究方向主要是食品科学技术、微生物学、传染病学、生物技术应用微生物学等领域;全球共有73个国家/地区开展预测微生物学的研究,发文量排名前15的国家共占总发文量的42.90%;中国发文量在全球排名第6,且与美国、欧洲等国家/地区跨区域合作密切;诊断、性能、死亡率、治疗、参数估计、乳酸菌、猪肉、指南、风险因素等关键词是被广泛关注的热点。预测微生物学以其快速、高效、准确等优点未来将在食品科学、生物学、医学等研究领域发挥重要作用。

基于机器学习算法构建酱卤肉货架期预测模型

将机器学习算法和文本挖掘融入酱卤肉制品货架期预测中,基于对文献数据库中酱卤肉制品的货架期及其影响因素(包装方式、储藏方式、保鲜剂和二次杀菌)进行收集,构建原始数据集;通过比较多种编码方法(JamesStein、BaseNEncoder、TargetEncoder、OrdinalEncoder、PolynomialEncoder),选择效果较好的JamesStein编码作为分类型特征变量的编码方式。通过比较多种机器学习算法(包括随机森林算法、K最近邻算法、逻辑回归、XGboost和多层感知机分类器),结果显示最优模型为随机森林算法[其准确度为0.95、精确度为0.97、曲线下面积(area under curve,AUC)值为0.99,F1-score 0.91]。通过对酱牛肉和盐水鸭的实际样品测试分析,发现该模型在预测不同酱卤肉制品的货架期方面均具有较高的准确性。此外,该文从另一个角度验证储藏温度、包装方式、保鲜剂和二次杀菌等因素对酱卤肉制品货架期的显著影响。

Batch Microbial Cultures: A Model That Can Account for Environment Changes

The so-called growth curve is of help to understand the underlying physiology of microbial cultures. A number of reported models describe the observed growth trends and the effects produced by the changes of the culture environment. However, the collected data (plate counts and/or Optical Density records) very often do not reliably comply with the number of fitting parameters of such models. An alternative semi empirical model describes the observed experimental trends of growth and decay of batch microbial cultures. Major advantages of the model include: reduced number and direct physical meaning of the best-fit parameters, easy comparison between different microbial cultures and/or different environment conditions for a given microbial strain. The experimental data (either plate counts or OD records) allow the estimation of the fitting parameters: that is why the model is substantially empirical and applies to any batch microbial culture. The present paper reports the formal details of the model and its extension to cases of environment changes occurred because of an exterior perturbation. The model seems adequate for predictive microbiology investigations, as well as for studies on the effects of bactericidal drugs.

食品检测中的光谱技术应用研究进展

随着时代发展,人们对饮食要求越来越高,从“能吃饱”逐渐变成“要吃好”。目前人们对食品安全问题十分重视,因此,迫切需要一种无损、快捷的食品检测技术以满足人们的需求。光谱技术能够根据待测食品样本的物理结构和化学成分推算出其物质特性和组成成分,在掺伪检测、新鲜度检测以及有害物质残留检测等方面,应用前景广阔。与食品检测中的传统检测技术相比,光谱技术具有迅速、精度高、没有样品损耗以及重复性好等优点,已经成为食品检测中重要的发展方向。该文整理了国内外近5年来食品检测中的光谱技术应用相关研究文献,重点在数据预处理方法、特征波段选择算法以及数据建模方法三个方面对食品检测中的光谱技术应用进行系统综述。该文所论述食品检测中光谱技术的应用主要采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)以及SG平滑算法对所采集光谱数据预处理;采用连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)以及竞争性自适应重加权采样(CARS)进行特征波段选择;采用偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)以及人工神经网络(ANN)对检测结果数据进行分析。同时总结展望了食品检测中光谱技术应用的发展方向:光谱检测技术与多种食品检测技术相互融合将会成为未来发展方向;将光谱与在线检测技术相结合,实现对食品样本在线实时检测,将会取得更有价值的检测结果;研发便携式光谱检测设备,将会更方便地进行食品现场检测,检测效率将会显著提升,并且具有很大市场潜力。

预制方便食品保鲜包装技术及货架期预测的研究进展

目的分析预制方便食品的发展前景,并研究预制方便食品变质的影响因素以及保鲜包装技术和货架期预测方法在预制方便食品中的应用,为相关科研人员及餐企解决预制食品营养风味不足和货架期较短等问题提供参考。方法综述近些年食品保鲜包装技术在预制方便食品领域的研究与应用,以及不同食品特性所采用的几种食品货架期预测方法。结果利用合适的保鲜包装技术对预制方便食品进行处理,能够保证其品质,减少食物资源浪费,并能有效延长食品货架期。结论预制方便食品具有良好的发展前景,先进食品保鲜包装技术的研发和可靠的货架期预测方法的应用,对提高产品质量与安全具有重要意义,也是相关餐饮企业提高竞争力的有效手段。

储藏温度对香菇鸡丁自热菜肴货架期的影响

【目的】探究不同储藏温度对香菇鸡丁自热菜肴品质的影响,以建立自热食品货架期预测模型方法,促进自热食品产业的加速发展和规模化生产。【方法】采用货架期加速试验(accelerated shelf life testing,ASLT)的方法,研究不同储藏温度(42、52、62℃)对香菇鸡丁自热菜肴包的感官品质、酸价、过氧化值、丙二醛和色差值的影响;通过皮尔逊(Pearson)相关性分析选出货架期预测模型的关键指标,在此基础上通过阿伦尼乌斯(Arrhenius)方程构建基于理化指标变化的化学动力学模型和Q 10模型,并与货架期实测值进行对比验证。【结果】随着储藏时间的增加,香菇鸡丁的酸价、丙二醛、a^(*)及b^(*)值上升,感官评分和L^(*)值下降,过氧化值整体呈先上升后下降的波动变化。丙二醛、酸价和色差与感官之间的相关性呈负相关,可作为品质预测模型关键指标;动力学模型分析显示,香菇鸡丁丙二醛变化符合一级动力学模型,通过Arrhenius方程建立预测模型,丙二醛活化能E a为34132.30 kJ·mol-1,指前因子k 0为4087.14;相较于Q 10模型,基于丙二醛的化学动力学模型准确度更高,预测值与实测值相差误差低于10%。【结论】储藏温度对香菇鸡丁菜肴各项品质指标均有显著影响,且以丙二醛为指标的化学动力学模型可用于香菇鸡丁货架期的预测。

预测微生物学在乳品安全领域的研究进展

乳品中含有丰富的营养物质,易被有害微生物污染,进而影响消费者身体健康。不同乳品由于自身属性、加工条件和所处环境的不同,被微生物污染的状况也不一样。预测微生物学可以根据微生物在乳品储藏、运输和加工技术条件下的生长存活情况,通过建立模型,判断其动态变化趋势,从而帮助科研人员和生产者有效评估和控制乳品安全,也为加工工艺改进提供信息。本文介绍了预测微生物学模型的分类及乳品安全方面常用的预测微生物学模型和数据测定方法,阐述了预测微生物学在控制乳品微生物风险中的应用,并针对预测微生物学在乳品安全领域应用中存在的问题进行了探讨,展望了其未来发展方向,旨在为保障乳品安全提供参考。

机器学习在食品贮藏品质预测中的应用

食品贮藏和流通过程中会出现不同程度的品质劣变现象。随着人们对食品品质和安全重视程度的不断提高,开展食品贮运过程中的品质预测研究,对食品品质调控具有重要意义。本文综述机器学习在食品贮藏品质预测中的研究进展,包括常规的品质预测方法及其局限性。重点介绍近年发展快、应用广的集成学习和人工神经网络算法以及预测性能评估方法,展望机器学习在食品领域的未来发展趋势,为开展食品科学的交叉研究提供参考。

基于近红外光谱的橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长预测

酸土脂环酸芽孢杆菌(Alicyclobacillus acidoterrestris)是引起橙汁劣变的主要微生物,为研究酸土脂环酸芽孢杆菌在橙汁中的生长规律,利用近红外光谱获取橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的信息,采用标准化(autoscale)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、标准正态变换(standard normal variate,SNV)、去趋势化(detrend)对光谱进行预处理,结合化学计量学,构建近红外光谱与酸土脂环酸芽孢杆菌含量预测模型。在此基础上,将近红外光谱转换为酸土脂环酸芽孢杆菌预测菌落数据,并采用“一步法”直接基于预测菌落数构建橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长模型。结果表明,利用标准化进行光谱预处理建立的偏最小二乘(partial least squares,PLS)模型对橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌含量的预测效果相对较好,其预测决定系数(prediction determination coefficient,Rp2)与预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.733和0.242 lg CFU/mL,相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为1.919。4种预测模型的均方误差(mean square error,MSE)介于0.0046~0.0300 lg CFU/mL之间;均方根误差(root mean square error,RMSE)介于为0.068~0.173 lg CFU/mL之间;赤池信息准则(akaike information criterion,AIC值)介于-66.383~-53.944之间,且Huang-full模型的3种指标相较更小,较适合描述橙汁中酸土脂环酸芽孢杆菌的生长。将近红外光谱获得预测菌落数构建的4种生长模型与平板计数法构建的生长模型分别进行相关性分析,发现4种模型的相关系数(r)均大于0.900,且Huang-full模型的拟合效果最优。所构建的模型通过准确因子(accuracy factor,Af)和偏差因子(bias factor,Bf)进行验证,证实模型均具有良好的可靠性。因此,利用近红外光谱分析结合适当的化学计量学方法描述酸土脂环酸芽孢杆菌生长预测是可行的。

不同水分活度食品的货架期预测方法

快速准确地预测食品货架期已成为消费者、生产者和管理者共同关注的热点问题。而水分活度对于反映食品稳定性是个十分可靠的热力学指标,是快速预测食品货架期的关键因素。在分析和归纳国内外相关文献的基础上,根据食品品质变化机理及货架期预测理论阐述了水分活度≥0.8、0.5~0.8及≤0.5三个区间对食品品质的作用和影响,以确定货架期敏感性指标,同时归纳和总结了不同水分活度食品在实际运用中所采用的货架期预测模型。最后介绍了高光谱成像检测技术和基于生物阻抗的BP神经网络方法两种预测货架期的新技术,以期为食品的实时品质监控提供参考。

基于数据挖掘的江门市蔬菜食品安全风险分析与预测

目的:对江门市2016~2020年蔬菜食品安全抽检数据进行分析,建立基于数据挖掘的食品风险预测模型。方法:以江门市辖区内农贸市场、批发市场、商场超市、餐饮服务单位等单位10个种类的蔬菜样本共1928份,分析其不合格样本和不合格项目的分布情况,并基于监测指标和样本信息,选取蔬菜种类、蔬菜品种、监测场所等7个属性为输入,结论属性为输出,利用反向传播(back-propagation,BP)神经网络构建蔬菜食品安全风险分析与预测模型。结果:风险分析显示,江门市芽菜类蔬菜、叶菜类蔬菜、根茎类和薯类蔬菜合格率分别为81.7%、95.9%、96.3%,均低于总体合格率96.6%;4-氯苯氧乙酸钠、毒死蜱和铅元素超标问题突出,不合格批次占比达71.2%。经数据处理、最优参数筛选、数据训练和验证、模型优化等步骤构建出3层的BP神经网络模型,该模型总体精度为96.3%,灵敏度为96.8%,特异性为83.9%。结论:该模型具有良好的预测准确度和性能,可为食品安全监管工作提供技术参考。建议可利用快检技术的大数据量优势与BP神经网络相结合,构建多算法组合模型,并加强样品信息登记的规范性,以构建出准确度更高,应用更广的风险分析与预测模型。

食品微生物生长预测模型研究新进展

为了更好的了解食品微生物学预测模型的基本内容,探讨数学模型在预测微生物学中的作用,达到提高食品卫生检测效率,保证食品质量安全的目的,本文以文献综述形式,简要概述了预测微生物学一级、二级和三级模型的含义与内容。并在此基础上,着重介绍了全球范围内已经成功推广使用的多种三级模型,阐述了它们的研究背景、研究进展、使用方法,分析了各种模型存在的优缺点,可为实际应用中选择合适的模型提供参考。在比较使用不同种类模型后,发现Baranyi&Roberts、响应面和ComBase模型在各级模型中具有更好的使用价值。

预报微生物学及其在食品货架期预测领域的研究进展

预报微生物学研究食品腐败的过程和腐败优势细菌的消长变化情况 ,该领域获得的数值信息为食品货架期监测预报系统的开发打下了坚实的基础。为了准确预报产品的货架期 ,必须考虑整个食品微生态系统。本文略述了与食品腐败相关的微生物学研究 ,并引入了特定腐败菌的概念。在此基础上 ,讨论了预报微生物学在食品货架期预测领域面临的挑战和研究进展 ,并以腐败假单胞菌为例 ,简要介绍了预报模型的建立步骤和货架期预报系统的开发过程。

预测微生物学数学建模的方法构建

预测微生物学是运用微生物学、工程数学以及统计学进行数学建模,利用所建模型预测和描述处在特定食品环境下微生物的生长和死亡。预测微生物学的核心在于建立完善的数学模型。预测微生物学数学模型被分为三级:初级模型、二级模型和三级模型。初级模型描述微生物数量变化与时间的关系;二级模型描述初级模型中的参数与环境参数之间的关系;三级模型也称为专家系统,是在初级模型和二级模型的基础上,通过计算机编程制作出的友好软件,它使得非专业人士同样可以获得预测微生物学的相关信息和指导。本文介绍了预测微生物学模型的局限以及分类,并对建模方法进行了讨论。

预测微生物模型的评价方法

在预测微生物模型构建过程中,模型验证是必不可少的步骤,其可靠性和适用性得到合理评价后才具有应用价值。本文综述预测微生物模型的常用评价方法及对应的参数,着重归纳总结相关评价参数的基本概念及意义,并结合前期工作的论文数据阐述演示各常用评价参数的应用方法及评价依据。

微生物预测模型技术研究进展及其在食品工业中的应用

为了更好的了解微生物预测模型与食品微生物生长、残存、死亡的量化关系。本文简要的概述了微生物预测模型技术的基本内容和初级、二级和三级模型的形成与发展。并在此基础上,分别介绍了食品腐败微生物和食品致病微生物预测模型的研究进展及其在食品工业中的应用,并对目前存在的问题和研究方向进行分析,旨在为推广微生物预测模型技术,并将其应用在实际生产,提高食品工业加工技术水平。

低温肉制品微生物控制与预测模型应用研究进展

低温肉制品营养丰富,是我国肉制品未来的发展方向。本文介绍了低温肉制品中的主要微生物来源、种类以及控制措施;综述了低温肉制品中微生物预测的各级模型,分析了其优缺点;简述了预测模型在实际生产中的应用。

储粮预测微生物模型的研究进展

粮食的安全储藏,关系到食品安全和人类健康。依据预测微生物学,构建储粮中微生物生长预测模型,可以快速对储粮中微生物的生长情况进行判断,对储粮中病原微生物和腐败微生物的控制有重要的意义。对实现"生态储粮",确保储粮安全也具有重要的理论和实际应用价值。以文献综述形式,简要概述了储粮微生物,根据不同的数学模型,综述了初级、二级和三级模型中常见的模型,并在此基础上,简述了储粮中主要有害霉菌模拟研究的最新研究进展。