臺灣國際感官科技學會

25/12/2025

臺灣國際感官科技學會（TASSTI） 與 ITCE 國際茶咖啡品鑑大會 共同協辦之
「ITCE 2025 國際茶咖啡品鑑大會－授獎典禮暨研討會」
已於 12 月 22 日（星期日），在 南投竹山・茶美館 圓滿完成。

ITCE 國際茶咖啡品鑑大會（International Sensory Evaluation of Tea and Coffee）自 2020 年起舉辦，至今已邁入第六屆，累積來自 臺灣、中國、香港、泰國、義大利、喬治亞共和國 等多個國家與地區，超過 200 家品牌、農友與相關業者 共同參與，歷年送件品項累計已逾 1,000 款茶、咖啡及其風味相關食品。

本大會以**感官分析科學（Sensory Science）**為核心方法學，結合標準化品鑑流程與專業評鑑機制，是國內外少見、具高度系統性與規模性的年度感官品鑑實踐平台，亦為產業、研究與教育端交流的重要場域。

本屆 ITCE 2025 獲獎產品，在整體感官品質與品飲愉悅性上皆表現優異，具高度參考與市場價值，值得產業界與消費者關注與鑑賞。

📍 活動當日議程（竹山・茶美館）
▪ 13:30｜ITCE 2025 獲獎者頒獎典禮／品鑑者授證
▪ 15:00｜ITCE 2025 感官分析報告
　　　　主講：劉伯康 博士
▪ 15:40｜ITCE 的趨勢與未來
　　　　主講：顏金源 執行長
▪ 16:00｜研討綜合座談

臺灣國際感官科技學會長期致力於推動感官科學於食品、飲品及相關產業之應用，未來亦將持續透過與 ITCE 等專業單位的合作，深化感官分析方法學的實務落地與國際交流。

感謝所有參與本次活動的評鑑專家、產業夥伴與協辦單位，共同促成此次活動的圓滿完成。

另外一個好消息先報大家知
我們已經再規劃明年學會相關感官品評課程的開設
敬請期待

06/12/2025

社團法人臺灣國際感官科技學會官方網站全新上線，此次更新重點著重於「會員功能優化」、「活動管理便利性提升」與「網站內容擴充」。以下為本次改版的主要內容摘要，讓您在使用上更順暢、更方便。
🔶 一、網站內容更新與資訊更完善
為提升資訊透明度與查找效率，本次更新包含：
✔️ 歷年成果專區
✔️ 出版品專區
✔️ 文件下載區

🔶 二、網站全面支援手機 / 平板 / 電腦
新版網站具備 RWD 響應式設計，可在任何裝置上流暢使用。

🔶 三、活動報名體驗全面升級
✔️ 報名流程更快
報名時，如果會員資料已存在系統，會自動帶入，不需重填。
✔️ 活動資訊更清楚
所有活動資訊、議程、PDF 將以更一致、清楚的方式呈現。
✔️ 活動紀錄更容易查找
活動分類與列表更清晰，會員可以更快速找到想參加的活動。

🔶 四、會員登入與帳號功能改善
✔️ 忘記密碼可自行重設
登入頁新增「忘記密碼」功能，輸入帳號後，系統會寄送驗證碼至您的電子郵件協助重設密碼。
✔️ 會員資料更完整（僅會員可查看自己的資料）
個人會員資料頁更新欄位，資訊顯示更清楚。

🔶 五、公告與資訊瀏覽更方便
✔️ 公告分類更明確
新增不同種類的公告分類，可更快找到各項資訊。

🟣【改版目的】
本次網站優化旨在讓會員能：
更快速找到所需資訊
更順暢地進行活動報名
更清楚掌握學會最新公告
透過行動裝置也能方便使用

學會網站：https://tassti.org.tw/

若您在操作新網站時有任何問題，歡迎聯繫秘書處，我們會協助您處理。
感謝各位會員持續支持學會的發展！

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04/09/2025

24/05/2025

中臺科技大學食品科技系日前與台灣國際感官科技學會、利泓科技股份有限公司共同舉辦「2025台灣國際感官科技學會會員大會暨食品風味科技創新研討會」，於該校順之廳登場，吸引超過百位產官學界人士出席，聚焦「電子感官技術」與「人工智慧（AI）」在食品風味標準化與應用上的最新成果，展現技專體系在智慧食品領域的實力。

本次研討會由教育部中區技專校院策略聯盟支持，中臺科大食品科技系主任劉伯康副教授擔任召集人。劉同時也是台灣國際感官科技學會副理事長，長年投入感官教育與技術推廣，致力推動風味科學化、系統化的應用模式，並透過整合教學、研發與產業資源，發展出一套具教育深度與產業價值的感官科技實踐平台。

活動議程涵蓋從基礎技術到產業應用的完整鏈結。上午由國立高雄科技大學李俊宏教授以「咖啡電子鼻與氣味品鑑」揭開序幕，分析氣味成分如何影響咖啡品質感知。隨後慧技科技分享FlavourSpec GC-IMS氣相離子遷移譜儀的實務應用，展示其於氣味辨識上的靈敏度與實驗室操作效能。下午則由利泓科技展示電子舌在食品風味檢測上的應用成果，完整呈現從感測到數據建構的實作流程，反映風味分析走向智慧化的趨勢。

研討會另一焦點為下午舉行的「風味科技應用論壇」，由劉伯康主持，並獲利泓公司贊助，邀請來自國立海洋大學、食品工業發展研究所與王品集團等單位專家與談。論壇圍繞「電子感官技術如何協助食品標準化與行銷應用」展開，涵蓋AI在風味分析上的應用潛力、台灣風味語言庫的建構策略，以及感官資料如何轉化為品牌行銷的差異化優勢。論壇討論熱絡，從學術研究延伸至產品開發與市場導向，顯示產學整合動能強勁。

07/05/2025

[專家論壇001]Espresso是濃縮咖啡嗎?

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07/05/2025

[感官趨勢018]
什麼是 VOCs？

把食物的世界想像成一個巨大的交響樂團。那些演奏的樂手呢？就是叫做「揮發性有機化合物」，簡稱 VOCs 的微小分子。這些 VOCs 就像是構成每種食物獨特風味和香氣的音符。它們就是讓咖啡聞起來像咖啡、草莓聞起來像草莓的原因！

VOCs 是一個非常多樣的群體，主要由碳組成，再加上一些其他的元素，像是氫、氧，有時候還會有一點硫或氮。它們總是會飄散到空氣中，這就是為什麼你可以聞到它們！

為什麼 VOCs 對食物這麼重要？

VOCs 是食物身分證上的祕密。就像指紋一樣，每種食物都有它自己獨特的 VOCs 組成。這可以幫助我們判斷食物是不是貨真價實。

食品詐欺：大壞蛋

很不幸地，有些人會試著欺騙我們，販賣假冒或經過改造的食物。這時候，VOCs 就派上用場了！

VOCs：食物界的偵探，以及它們的工具

科學家可以使用精密的工具來分析食物中的 VOCs，就像偵探使用指紋來破案一樣。讓我們先來認識一下這些工具：

氣相層析質譜聯用儀 (GC-MS): 這是一種非常常見的工具，可以分離、鑑定和測量食物中的 VOCs。

質子轉移反應質譜儀 (PTR-MS): 這種工具可以用來快速分析食物釋放出的 VOCs。

選取離子流動管質譜儀 (SIFT-MS): 跟 PTR-MS 類似，也是一種快速分析 VOCs 的技術。

氣相層析-離子遷移譜儀 (GC-IMS): 可以快速且靈敏地鑑定食物中的 VOCs。

氣相層析-嗅覺質譜聯用分析 (GC-O-MS): 這個技術可以同時分析 VOCs 的化學特性和它們的氣味。

電子鼻 (E-nose): 這是一種模仿人類嗅覺的裝置，可以辨識食物的氣味模式。

透過這些工具，科學家可以揭露各種食物的祕密：

它從哪裡來的？ 像是來自特定產區的葡萄酒。

它是真貨嗎？ 那瓶橄欖油真的是頂級初榨的嗎？

它有多新鮮？ 那些魚還能吃嗎？

VOCs 的實際應用

乳製品： 利用 GC-MS 等技術，科學家可以分辨起司是不是用傳統方法製作的，還是有被動過手腳。

水果和蔬菜： PTR-MS 可以用來分辨不同品種的蘋果，VOCs 也可以揭露番茄的成熟度。

肉類和海鮮： GC-IMS 可以快速區分不同種類的肉，VOCs 也可以判斷肉和海鮮的新鮮度。

香料和藥草： VOCs 分析對於檢測假冒的番紅花或其他昂貴的香料特別有用。

食物認證的未來

分析 VOCs 的技術越來越進步，有了更多高科技的儀器，甚至還有人工智慧和機器學習的幫助，可以更準確地分析大量的 VOCs 數據。 科學家們還在建立龐大的 VOCs「指紋」資料庫，以協助全球的食物認證工作。

所以，下次當你享受美味的一餐時，別忘了那些微小但強大的 VOCs，以及努力分析它們的科學家們，他們都在為你的食物安全、真實和美味把關！

Yang, H., Wu, M., Shen, X., Lai, Y., Wang, D., Ma, C., Ye, X., Sun, C., Cao, J., Sun, C., Zhang, Y., & Wang, Y. (2025). A Comprehensive Review of VOCs as a Key Indicator in Food Authentication. eFood, 6, e70057. https://www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1002/efd2.70057

10/04/2025

🚀台灣國際感官科技學會會員大會暨【食品風味科技創新研討會】重磅登場！
AI ✕ 電子鼻 ✕ GC-IMS
揭開風味密碼 🔍 打造食品感官新未來！

📅 時間：2025/5/23（五）9:30-16:30
📍 地點：中臺科技大學 順之廳
📌 報名資訊：https://reurl.cc/dQ7bGq

產學專家齊聚 ✨ 一日掌握智慧感官分析最新趨勢！
名額有限，速搶報名！

16/03/2025

2025.03.15 台灣國際感官科技學會 第一屆第二次理監事會議， 我們預計在5月23日召開會員大會以及食品風味科技創新研討會

11/03/2025

[感官趨勢017] 消費者感官評估中的時間序列方法——優勢與挑戰

1. 研究背景與目的

食品的風味與口感是動態且主觀的，因此傳統的靜態感官評估方法難以全面呈現消費者的真實感受。時間序列感官評估方法（Temporal Sensory Evaluation）因能動態地記錄感官特徵的變化，逐漸成為研究的主流。本篇研究聚焦於消費者層面的時間序列方法，探討其優勢、挑戰與適用性，尤其是 TDS（時序感覺支配法）、TCATA（時序選擇適合項目法）與 AEF（時間序列回溯法）的比較。

2. 研究方法與時間序列評估的種類

（1）TDS（時序感覺支配法, Temporal Dominance of Sensations）：

特點： 專注於每一時刻最突出的感官特徵，記錄支配感官特徵的變化。
優勢： 適合強烈主導風味的產品（如杜松子風味的琴酒）。
挑戰： 難以捕捉細微的風味差異，且支配性選擇的主觀性強。
（2）TCATA（時序選擇適合項目法, Temporal Check-All-That-Apply）：

特點： 可同時標記多個感官特徵，記錄全程的風味變化。
優勢： 能捕捉細膩的風味特徵，適合複雜風味的產品。
挑戰： 難以區分主導風味的強度，數據分析較複雜。
（3）AEF（時間序列回溯法, AEF）：

特點： 品嚐後再回顧每一階段的感官特徵，類似於靜態評估法。
優勢： 容易理解，減少消費者的認知負擔。
挑戰： 失去部分即時性與細節，可能導致記憶偏誤。

3. 研究發現與時間序列方法的比較

（1）數據精度與可靠性（Validity 與 Reliability）：

TDS：
優點： 對主導風味的區分能力強（如柑橘、草本）。
缺點： 無法捕捉次要風味，支配性選擇的主觀性導致數據波動大。
TCATA：
優點： 對細膩風味的識別能力強，適合複雜風味的產品。
缺點： 由於可同時標記多項特徵，數據易過度繁瑣。
AEF：
優點： 對感官描述的再現性較好，適合消費者層級的感官評估。
缺點： 失去部分即時細節，易受到記憶偏誤影響。
（2）適用性比較：

主導風味強烈（如烈酒、咖啡）： 建議使用 TDS。
風味層次豐富（如紅酒、複合調味品）： 建議使用 TCATA。
消費者層面與簡易描述（如市售食品）： 建議使用 AEF。

4. 時間序列數據的挑戰與未來展望

（1）數據解析的挑戰：

時間解析度（Temporal Resolution）：
TCATA 對低強度風味的檢測較敏感，但數據分析複雜。
TDS 雖簡單，但無法區分低強度特徵的時間變化。
數據的有效性與信度（Validity 與 Reliability）：
有效性（Validity）： TDS 對主導風味的區分能力佳，但 TCATA 對細膩特徵的有效性更高。
信度（Reliability）： AEF 的數據一致性較高，適合消費者層級的感官評估。

（2）未來研究方向：

跨文化比較： 探討不同文化對風味描述的差異性。
多感官結合： 如結合電子舌與電子鼻，提升感官數據的客觀性。
數據標準化： 建議開發標準化的時間序列數據處理流程，以提升比較性。

5. 研究意義與實務應用

（1）對感官科學的貢獻：

提供了時間序列感官方法的完整比較框架，幫助選擇適合的感官評估方法。
揭示了 TDS 與 TCATA 在數據精度與解析能力上的互補性。
（2）對食品產業的應用建議：

新品開發： 適合使用 TCATA 捕捉細緻風味，TDS 簡單直接，適合快速篩選。
消費者測試： AEF 簡單易懂，適合大規模的消費者偏好調查。

6. 參考文獻 (APA格式)
Visalli, M. (2024). Descriptive temporal sensory evaluation with consumers: advantages and limitations. AgroStat 2024, Bragança, Portugal. https://hal.inrae.fr/hal-04700612

11/03/2025

[感官趨勢016] 琴酒的時間序列感官評估比較——TDS、TCATA 與 TR 方法解析

1. 研究背景與目的
琴酒（Gin）是一種以杜松子（Juniper）為主要風味的蒸餾酒，通常還會添加多種草本植物，讓風味更加複雜。傳統的感官評估方法難以全面描述其多層次的風味變化。為了更準確地解析琴酒的風味，本研究採用了三種時間序列感官評估方法：

TDS（時序感覺支配法）： 專注於每一時刻最突出的感官特徵。
TCATA（時序選擇適合項目法）： 可以同時記錄多個感官特徵，適合捕捉細膩的風味變化。
TR（時序排序法）： 持續標記前三突出的感官特徵，適合解析風味強度差異。
研究目的是比較這三種方法在區分琴酒風味上的優劣，並提出最適合的感官評估方法。

2. 研究方法
（1）樣本選擇與準備：

共選取 10 種市售琴酒（酒精濃度 40%–48%），最終篩選出 6 種代表性琴酒，並標準化至 30% ABV 以減少酒精燒灼感。
琴酒在 21°C 下放置 1 小時 以達到氣味平衡。
（2）評估人員與訓練：

7 名經訓練的感官評估員（至少有 40 小時的感官訓練經驗）。
使用 0–15 分通用強度量表（Spectrum 法）進行風味特徵訓練，如：杜松子、柑橘、甜香、草本、酒精燒灼感等。
（3）感官評估方法：

TDS（時序感覺支配法）： 記錄當下最突出的風味特徵。
TCATA（時序選擇適合項目法）： 可同時記錄多個風味特徵。
TR（時序排序法）： 持續標記前三突出的風味特徵。
3. 研究結果與發現
（1）TDS 方法的特點與結果：

適用情境： 適合主導風味明顯的產品（如杜松子）。
結果：
杜松子風味： 在 Gin B 中持續最久，燒灼感較強。
柑橘風味： 在 Gin E 中更明顯。
（2）TCATA 方法的特點與結果：

適用情境： 適合捕捉細膩的風味特徵，如柑橘、草本、甜香等。
結果：
Gin C 與 F： 草本與柑橘風味變化豐富。
Gin E： 甜香與柑橘的特徵佔比最高。
（3）TR 方法的特點與結果：

適用情境： 既能記錄多個特徵，又能區分特徵的強度。
結果：
Gin B： 杜松子與酒精燒灼感長時間保持高強度。
Gin E： 柑橘與甜香持續排名前三，風味層次豐富。
4. 方法比較與選擇建議
（1）TDS vs TCATA：

TDS: 對杜松子等主導風味的區分能力強，但難以捕捉次要風味。
TCATA: 能捕捉更多細膩的風味差異，但無法區分杜松子的強度差異。
（2）TDS vs TR：

TDS: 單一主導風味的記錄效果好。
TR: 可同時記錄三種特徵，適合複雜風味產品。
（3）TCATA vs TR：

TCATA: 針對低強度風味（如花香、甜香）的識別更敏感。
TR: 可有效區分主導風味與次要風味的強度差異。
5. 研究意義與未來展望
（1）方法選擇建議：

若產品主導風味強（如杜松子）： 建議使用 TDS 或 TR 方法。
若產品風味多樣（如複合型琴酒）： 建議使用 TCATA 方法。
（2）未來研究方向：

擴展至其他酒類： 如威士忌、葡萄酒等風味複雜的產品。
結合多感官評估技術： 如電子舌、電子鼻等，提升感官評估精度。
6. 參考文獻 (APA格式)
Rovai, D., Keefer, H. M., Castura, J. C., & Drake, M. A. (2025). Comparison of gins using temporal dominance of sensations (TDS), temporal check-all-that-apply (TCATA), and temporal ranking (TR). Journal of Sensory Studies, 40(2), e70017. https://doi.org/10.1111/joss.70017

11/03/2025

[感官趨勢015]沉浸式虛擬情境對感官接受度的影響——以美式拉格啤酒為例

1. 研究背景與目的
在食品感官評估中，傳統的感官測試通常在中立的實驗室環境中進行，無法真實呈現消費者的實際飲食情境。隨著虛擬實境（Virtual Reality, VR）技術的發展，感官科學開始探索其在模擬真實消費環境中的應用潛力。本研究針對一款美式拉格啤酒（American Lager），比較了在傳統感官測試間與三種不同的虛擬情境下（抽象場景、村莊場景、海景場景）的接受度與情感反應差異，試圖揭示虛擬情境如何影響消費者的感官評價與情感反應。

2. 研究方法
（1）參與者與樣本設計：

100 名啤酒消費者參與測試，男女比例約為 46% 男性與 54% 女性，平均年齡約 29.7 歲。
受試者在四種不同情境中進行感官測試：
傳統感官測試間（作為對照組）。
抽象 VR 場景（無真實感的漂浮球體場景）。
村莊 VR 場景（傳統歐式村莊設計）。
海景 VR 場景（海岸線背景，營造放鬆氛圍）。
使用 Oculus Quest 2 虛擬實境裝置進行測試，啤酒皆在 4°C 下以 40 mL 丙烯酸杯提供。

（2）評估指標與方法：

接受度評估： 9 分制喜好評分（1 = 非常不喜歡，9 = 非常喜歡）。
情感反應： 使用 CATA（Check-All-That-Apply）法測量，包含「懷舊、滿意、放鬆、友善、無聊」等 9 項情感描述詞。
沉浸感評估： 透過 五點李克特量表（Likert Scale） 測量參與者對 VR 場景的沉浸感與真實感。
3. 研究發現
（1）虛擬情境對接受度的影響：

VR 村莊場景與 VR 海景場景的接受度最高，主要集中在 8（非常喜歡）到 9（極度喜歡）。
傳統感官測試間與 VR 抽象場景的接受度最低，評分集中在 7（中度喜歡）到 8（非常喜歡）。
**差異檢定（Friedman 與 Wilcoxon-Mann-Whitney 測試）**結果顯示，除 VR 抽象場景與傳統感官測試間外，其他場景之間的接受度差異皆具有統計顯著性（p < 0.05）。
（2）情感反應的影響：

**正面情感如「滿意、放鬆、友善」**在 VR 村莊與 VR 海景場景中佔比最高，顯著提升接受度。
**負面情感如「無聊」**在 VR 抽象場景中佔比最高，降低接受度。
VR 海景場景與「放鬆、滿意、重新振作」等情感關聯性最強。
（3）沉浸感與真實感的影響：

VR 村莊與 VR 海景場景在沉浸感與真實感評分上皆獲得較高的平均分（4–5 分）。
VR 抽象場景儘管不具真實感，仍能有效作為虛擬對照情境，與傳統感官測試間無顯著差異。
（4）機器學習模型的應用：

使用 隨機森林（Random Forest）與 SHAP 值（Shapley Additive explanations） 分析情感對接受度的影響。
發現**「滿意、放鬆、重新振作」**對接受度的貢獻最大，且在 VR 海景場景中的效果尤為明顯。
4. 研究意義與未來展望
（1）虛擬實境的潛力：

VR 技術可作為傳統感官測試的延伸工具，有效模擬真實消費情境，提升接受度評估的生態效度。
情境化感官評估： 透過不同的虛擬場景，能更準確地反映消費者在真實生活中的情感反應與接受度。
（2）未來研究方向：

擴展產品類別： 建議未來可針對其他飲品或食品類型進行類似研究，探索情境因素的影響力。
社交互動與多感官整合： 進一步研究如何結合聲音、嗅覺與社交互動，增強 VR 環境的真實感。

5. 參考文獻 (APA格式)
da Silva, F. N., Minim, L. A., Lima Filho, T., da Silva Xavier Costa, A. A., Vidigal, M. C. T. R., & Minim, V. P. R. (2025). Immersive virtual contexts, engagement, and emotions: How do these factors influence sensory acceptance? Food Research International, 207, 116106. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2025.116106

11/03/2025

[感官趨勢014] 新技術在味譜學與食品感官評估中的應用

1. 研究背景與目的
隨著食品產業對風味和品質要求的提升，**味譜學（Flavoromics）**這一新興領域逐漸受到關注。味譜學結合了化學計量學（Chemometrics）與先進的分析技術，致力於揭示食品風味形成背後的複雜化學過程。本篇編輯評論探討了各種新技術如何應用於味譜學和食品感官評估，強調了這些技術在食品品質提升、功能性食品開發以及個性化營養中的潛力。

2. 味譜學（Flavoromics）的潛力
（1）風味化合物的深入理解：
味譜學能夠精確地識別和定量揮發性與非揮發性化合物，幫助食品科學家理解哪些分子成分對風味起關鍵作用。這對於開發高品質、符合消費者喜好的食品尤為重要。

（2）跨學科應用：
味譜學的應用領域非常廣泛，包括：

醫藥領域： 改善藥品（尤其是液體藥物）的口感，提升服用順從性。
個性化營養： 結合基因組學（Genomics），根據個人口味與基因特徵定制營養計劃。
功能性食品： 透過理解特定風味化合物對人體的影響，開發具有保健功能的食品，如調節血糖與代謝的產品。

3. 感官評估在味譜學中的角色
（1）科學性與標準化：
感官評估是一門科學，通過系統化地測量人類對食品香氣、外觀、口感和風味的反應，提供直觀的品質判斷方法。

定性與定量方法： 結合描述性分析（Descriptive Analysis）和消費者測試，捕捉消費者的感官反饋。

（2）與儀器分析的結合：
儀器分析技術，如氣相層析質譜聯用（GC-MS）、核磁共振（NMR）與電子鼻和電子舌，能夠精確地識別風味化合物。

優勢：
精準識別風味來源： 儀器分析能辨別出感官評估無法察覺的微量化合物。
數據整合與解析： 結合化學計量學進行數據建模，揭示風味化合物與感官特性的關聯。
4. 代表性研究案例與技術應用
（1）橙汁色澤與感官偏好：
技術： 使用色度分析結合消費者測試。
結果： 營養師偏好色澤鮮亮的橙汁，且包裝影響選擇。

（2）羅非魚副產品中的新型咸味肽：
技術： 批量分子對接法識別出 16 種新型咸味肽。
結果： HLDDALR 展現出最高的咸味強度。

（3）蜂蜜的感官與消費者偏好：
技術： 感官評估結合消費者測試。
結果： 消費者偏好經過巴氏殺菌的蜂蜜，原因可能與口感更順滑有關。

（4）蒸牛肉風味解析：
技術： 氣相色譜-離子遷移譜技術結合電子鼻與電子舌。
結果： 識別出影響蒸牛肉風味的關鍵化合物，為工業化生產提供參考。

5. 新技術的未來展望
（1）AI 與大數據的應用：
結合 AI 驅動的數據分析，味譜學有望揭示風味與健康之間更深入的關聯。

個性化營養的實現： 基於味譜學與基因數據，開發符合個人口味的營養建議與功能性食品。

（2）提升藥物與保健品的接受度：
味譜學在醫藥領域的應用： 改善藥物風味，提升服藥依從性，特別是兒童與吞嚥困難者。

（3）可持續發展與食品品質保障：
味譜學的精確分析能力有助於打擊食品造假，確保食品的真實性與可追溯性。

6. 研究意義與總結
本篇評論強調，味譜學結合先進的分析技術與感官評估，能夠提供全方位的風味解析。這種綜合方法不僅適用於食品科學領域，還可擴展至醫藥與農業領域，促進個性化營養、功能性食品開發以及可持續食品生產的發展。

7. 參考文獻 (APA格式)
Dowling, G. M., & Aliani, M. (2025). Editorial: Novel technologies applied to flavoromics and sensory evaluation of foods. Frontiers in Nutrition, 11, 1544709.

Flavoromics, an emerging field that combines chemometrics and progressive analytical techniques, aims to understand the complex processes behind flavor forma...