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量子科学文艺复兴时期 - 生物功能性食物
关于作者（约翰·劳伦斯·金）一直在零售（国王的缝纫机 - 也是Fairtrading办公室的成员），直到1979年至1990年代衰退。因此，在90年代初期开始学习，最初是在大学，然后在以下网址：-Nescot，Bolton大学和开放大学；研究生物科学（研究），环境科学，计算机科学和初步教师培训（自我认可是与苏珊·斯塔尼亚德（Susan Stanyard）的教师培训的一部分）；最近研究量子生物学，并对科学发明清洁技术感兴趣。此外，研究/探索/研究了整体免费疗法，以查看科学是否可以证明/证明。由于车祸而在我的左手身上也有无害的身体残疾（在3岁时昏迷5至6天后花了20年的时间），免费书：-www.functional-foods.info（2021年书写）
燕麦基因组——超级食物的序列
古罗马人曾将燕麦视为“病小麦”，不适合人类食用。但近年来，燕麦作为健康的超级食品和生活方式产品，重新受到人们的青睐。例如，纯素卡布奇诺含有燕麦奶，燕麦被用作植物性肉类替代品的蛋白质来源，而植物性肉类替代品是食品行业增长最快的市场之一。由于燕麦中混合链 β-葡聚糖纤维含量高，因此被宣传为可以降低胆固醇水平的特别健康食品。然而，对燕麦基因组资源的投资落后于小麦和大米等主要谷物。特别是，缺乏染色体级参考基因组，这限制了基于基因组学的农学重要性状（包括食品品质性状）的分子基础研究。
食物垃圾研究和头条新闻的背景|博尔顿
食物浪费，包装和运输食品的碳足迹通过其使用的能源和资源为气候变化做出了重大贡献。测量其中的碳足迹是理解其影响的一种方法。减少我们的食物浪费是一种可以为我们对抗气候变化的斗争做出重大贡献的行动。
森林砍伐和捕食物种丰富度是韩国野水鹿的潜在环境驱动因素
与韩国的车辆（以下称杀手）发生碰撞已成为这些动物的重大危害。先前的一项研究估计，每年大约有60,000辆鹿在韩国道路上死亡（4）。另一项研究表明，从2004年到2019年，韩国的甘旺省的道路杀伤事故数量最多，水鹿构成最大的比例（5）。Roadkill不仅是环境问题，而且是公共卫生问题。定期记录此类事件的欧洲国家的数据表明，与鹿相关的事故中有2-5％通常导致人类伤害。在欧洲大陆，据估计，由于与蹄子的野生动植物发生碰撞，大约有300人丧生，每年30,000人受伤（6）。此外，随着野生动物尸体分解，它们为tick传播的细菌病原体创造了理想的繁殖地，吸引了威胁附近人群的疾病媒介（7）。此外，鹿道路杀手也有巨大的财务成本。在美国，国家公路交通安全管理局报告说，1996年俄亥俄州立大学造成的鹿车祸损失超过5200万美元（8）。更多的研究估计，这一成本每年高达11亿美元（9），平均汽车维修费用从密歇根州的648美元到宾夕法尼亚州的1,000–2,000美元不等（10，11）。
监测食物摄入量的传感技术
已经进行了其他几项关于监测食物摄入量的传感技术的综述。然而，这些综述中有许多已经过时（2020 年之前发表）[ 5 ， 12 ]；或者缺乏全面的覆盖范围，只关注特定技术，如可穿戴系统或基于视觉的系统[ 1 ， 12 ]。一些综述将其范围限制在某些方面，例如液体摄入量[ 1 ]；或者没有考虑验证程序[4]。继续 Haarman 等人的综述是合乎逻辑的一步。他们开发的广泛分类方法可以对食物摄入技术的进步进行结构化和详细的分析，从而更容易识别研究中的趋势和差距。通过应用与先前研究中使用的相同框架，本文清楚地展示了该领域近年来的发展情况。此外，这种方法通过使用已建立的综合框架来解决其他综述的局限性，确保了一致性和彻底性。
按信息绘制微生物群，这是一个预测每个人对食物添加剂敏感性
在我们日常生活的许多食物中发现了食品行业的乳化剂，一种乳化剂，一种食品添加剂（面包屑面包，冰淇淋，奶油，奶油奶油，蔬菜奶油等）。其健康消费的影响已成为公共卫生的真正主题，因为它们在当前食品中的存在很重要。Benoit Chassaing，Inserm Research Research总监兼Microbiota-Host互动团队的负责人（Inserm/Inserm/ParisCité/CNRS），此前表明，这些添加剂可以促进慢性炎症性疾病和代谢性消失的发展，直接在我们的肠道杂物上进行作用。在一项新的研究中发表在报纸肠道上，他的团队并开发了一个人类的微生物群模型，该模型能够预测每个人对乳化剂的敏感性，这要归功于一个简单的粪便样本。此发现打开
主要物种决定果蝇 - 寄生物食物网络动力学和稳定性比复杂性，变暖或入侵更强烈
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年1月27日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2025.01.27.634676 doi：Biorxiv Preprint
机器学习方法估算食物卡路里
当前生活方式肥胖和不良节食习惯导致的健康问题使得监测卡路里摄入成为必要。例如，评估食物的卡路里值对于糖尿病患者控制体重和控制其他慢性疾病至关重要。相反，大多数常用的卡路里控制机制，如估算卡路里含量或在复杂膳食中使用营养图表，不仅繁琐，而且容易出错。这反过来证明了需要由技术和自动化驱动的系统，在这些系统中，卡路里估算几乎不需要用户付出任何努力。当今时代还见证了计算机视觉和深度学习的进步，这有助于更好地应对上述挑战。卷积神经网络是一种以图像识别而闻名的深度学习模型，其众多应用之一是从图像中识别食物，并取得了巨大的成果。CNN 有助于根据某些视觉特征（例如纹理颜色和形状）识别食物，结合食物的体积估计，它们甚至可以帮助计算各种盘子的卡路里含量。因此，出现了比节食系统更方便的卡路里估算应用程序，节食系统需要粘贴食物图片并查询食物的卡路里含量，而满盘没有分量，图像可用于估算卡路里。
Fanr Focus：最新的是什么？ - Aplu的食物...众议院预算委员会委员会抵消了...
•此选项将废除根据《水平减少法案》创建和扩展的信用。这些信用与干净的车辆，清洁能源，有效的建筑物和家庭能源，碳固存，可持续的航空燃料，环境正义，生物燃料等有关。IRA规定的全部成本约为3290亿美元，与Tailpipe排放规则配对时，旨在显着增加电动汽车和电动汽车信用使用量的限制。基于政治意愿，有几种较小的改革选择（从30亿美元开始）将废除这些学分的较小部分。