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研究成果|福建省农业科学院傅建炜研究员团队利用风味组学结合机器学习解析定向增香辣椒中的关键香气化合物并预测其感官品质

食品风味感知创新 2026-02-24 13:35

文章摘要

本研究背景在于辣椒产业向高品质、高附加值转型的需求，但辣椒香气复杂，其挥发性成分与感官品质的定量关系不明，制约了定向增香品种选育。研究目的是结合风味组学与机器学习，解析定向增香辣椒的香气差异，鉴定关键香气化合物，并构建感官品质预测模型。结论表明，定向增香品种在果香、花香等感官属性上显著优于传统品种；鉴定出202种挥发性成分，筛选出30种关键香气化合物；构建的自适应加权共识回归（AWCR）模型预测精度高，明确了苯乙醛、芳樟醇等核心驱动化合物，为分子育种提供了精准靶标。

研究成果|福建省农业科学院傅建炜研究员团队利用风味组学结合机器学习解析定向增香辣椒中的关键香气化合物并预测其感官品质

查看文献： Flavoromics integrated with machine learning to elucidate key aroma compounds in aroma-directed chili peppers and predict sensory quality
查看期刊：Current Research in Food Science

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