近日，贵州大学邱树毅教授团队联合贵州国台数智酒业集团股份有限公司在国际食品TOP期刊《Food Chemistry》发表题目为“机器学习增强的风味组学：识别酱香型白酒中的关键香气化合物并预测感官质量等级”的研究性论文。该研究通过风味组学结合机器学习方法，系统探索了不同轮次基酒感官特征及其香气化合物变化，不仅为酱香型白酒的风味调控和品质优化提供理论指导，也为白酒品质的智能化评估提供了前沿创新的方法理论。
该团队还在国际食品期刊《Foods》发表题目为“机器学习结合多组学揭示酱香型白酒堆积发酵中关键生物标志物及其微生物群落组装机制差异”的研究性论文。该研究旨在解析酱香型白酒不同类型堆积发酵过程中微生物群落的组装机制及其对风味物质形成的影响，为优化堆积发酵工艺和提升酿造过程的稳定性提供科学理论依据，同时也为酱香型白酒的品质调控和智能化酿造奠定理论基础。
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