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領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新

—— 中國食品雜志社

2019年第40卷10期返回列表

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超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定茶葉中草甘膦和草銨膦的殘留量

內(nèi)容: 建立茶葉中草甘膦和草銨膦的殘留超高效液相色譜法-串聯(lián)質(zhì)譜法快速檢測方法。樣品采用NaOH溶液提取后，HCl溶液調(diào)節(jié)酸度，經(jīng)N-丙基乙二胺凈化，氯甲酸（9-芴甲基）酯衍生化，正離子多反應(yīng)監(jiān)測測定，外標(biāo)法定量。草甘膦和草銨膦在0.005～0.50 μg/mL質(zhì)量濃度范圍內(nèi)線性關(guān)系良好，相關(guān)系數(shù)（r）均大于0.995，草甘膦和草銨膦的檢出限均為0.05 mg/kg，定量限均為0.08 mg/kg，在添加量為0.08、0.10、1.0、2.0、4.0 mg/kg時，草甘膦的回收率為75.6%～95.5%，相對標(biāo)準(zhǔn)

閱讀量: 209 發(fā)表時間: 2019-06-11
基于近紅外光譜的大鯢肉粉摻偽鑒別及純度檢測

內(nèi)容: 利用近紅外光譜技術(shù)進(jìn)行大鯢肉粉的摻偽鑒別及純度檢測。分別采集大鯢純?nèi)夥邸饺虢瓐F(tuán)魚肉粉、草魚肉粉和土豆淀粉的摻偽大鯢肉粉（各40 個樣本，4 類共160 個樣本）的近紅外光譜圖。原始光譜經(jīng)光譜預(yù)處理后，利用偏最小二乘-判別分析（partial least square-discriminant analysis，PLS-DA）法分別建立2分類（純樣和摻偽樣）和4分類（純樣、摻江團(tuán)魚樣、摻草魚樣和摻淀粉樣）的定性判別模型，利用偏最小二乘回歸（partial least squares regression，

閱讀量: 208 發(fā)表時間: 2019-06-11
高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定乳制品中的莫奈太爾及其代謝物

內(nèi)容: 建立測定乳制品中莫奈太爾及其代謝物的高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法。試樣加水-飽和氯化鈉-乙腈溶液提取，正己烷凈化，經(jīng)Inertsil C8（2.1 mm×100 mm，3 μm）色譜柱分離，以甲醇-0.5 mmol/L乙酸銨溶液為流動相進(jìn)行梯度洗脫，采用電噴霧離子源串聯(lián)質(zhì)譜，在負(fù)離子掃描方式下以多反應(yīng)監(jiān)測模式檢測，外標(biāo)法定量。結(jié)果表明：莫奈太爾及其代謝物在0.1～5.0 μg/L范圍內(nèi)線性關(guān)系良好，定量限為2.0 μg/kg。在3 個加標(biāo)水平下的平均回收率為79.5%～102.9%，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.0%～5

閱讀量: 199 發(fā)表時間: 2019-06-11
表面增強(qiáng)拉曼散射技術(shù)對白酒中克百威殘留的定性檢測

內(nèi)容: 建立表面增強(qiáng)拉曼散射（surface enhanced Raman scattering，SERS）技術(shù)對白酒中的克百威殘留進(jìn)行定性檢測方法。制備金溶膠（Au nanoparticles，Au NPS）和不同Ag殼厚度的銀包金納米粒子（Au@Ag NPS），通過探測分子羅丹明B（R6G）比較Au NPS和不同Ag殼厚度Au@Ag NPS的SERS增強(qiáng)效果；堿性條件下，向克百威分子引入標(biāo)記物2,6-二氯醌-4-氯亞胺，再與增強(qiáng)效果較好的NPS按比例混合進(jìn)行拉曼測試，討論SERS信號采集條件，并對拉曼譜峰進(jìn)行

閱讀量: 252 發(fā)表時間: 2019-06-11
嬰幼兒配方奶粉中氯丙醇脂肪酸酯的檢測方法優(yōu)化與污染暴露

內(nèi)容: 目的：采用氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）聯(lián)用技術(shù)，建立同時測定嬰幼兒配方奶粉中3-氯-1,2-丙二醇脂肪酸酯（3-monochloropropane-1,2-diol ester，3-MCPDE）、2-氯-l,3-丙二醇脂肪酸酯（2-monochloropropane-1,3-diol ester，2-MCPDE）、1,3-二氯-2-丙醇脂肪酸酯（1,3-dichloropropane-2-ol ester，1,3-DCPE）和2,3

閱讀量: 224 發(fā)表時間: 2019-06-11
QuEChERS-高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜測定牛奶中6種玉米赤霉烯酮類毒素

內(nèi)容: 建立QuEChERS-高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜同時檢測牛奶中6 種玉米赤霉烯酮類毒素殘留量的檢測方法。樣品用1%乙酸-乙腈提取，乙腈飽和正己烷除脂，C18、N-丙基乙二胺和無水硫酸鎂凈化，在ZORBAX SB-C18色譜柱上分離，以5 mmol/L NH4Ac溶液和乙腈作為流動相進(jìn)行梯度洗脫，電噴霧離子源負(fù)離子模式掃描，多反應(yīng)監(jiān)測測定，基質(zhì)匹配外標(biāo)法定量分析。牛奶中6 種玉米赤霉烯酮類毒素在0.1～50 μg/L質(zhì)量濃度范圍內(nèi)呈線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)均高于0.995；檢出限為0.05～0.1 μg/kg，定量限

閱讀量: 198 發(fā)表時間: 2019-06-11
高效液相色譜-質(zhì)譜法測定畜肉中的卡拉膠

內(nèi)容: 建立測定畜肉中卡拉膠的高效液相色譜-質(zhì)譜法。生鮮肉樣品用1 mol/L鹽酸處理，其中的卡拉膠降解生成[A-G4S]－等特征性寡糖片段，采用高效液相色譜-三重四極桿質(zhì)譜進(jìn)行定性和定量測定。可選擇高分辨質(zhì)譜用于確證。結(jié)果表明，對于正常畜肉樣品不出現(xiàn)假陽性，對于標(biāo)識添加卡拉膠的調(diào)理牛排等陽性樣品均能有效識別。對于m/z 403＞241離子對，檢出限為20 mg/kg（卡拉膠/肉），線性范圍為0.1～0.4 g/kg，線性相關(guān)系數(shù)在0.99以上，相對回收率為90%～120%。該方法前處理簡便、檢測指標(biāo)明確、靈敏度

閱讀量: 208 發(fā)表時間: 2019-06-11
超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定豆芽中植物生長調(diào)節(jié)劑殘留量的不確定度評定

內(nèi)容: 對超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定豆芽中3 種植物生長調(diào)節(jié)劑殘留量進(jìn)行不確定度分析評定。根據(jù)JJF1059.1—2012《測量不確定度評定與表示》中有關(guān)規(guī)定，構(gòu)建不確定度評定的數(shù)學(xué)模型，深度剖析不確定度的來源，并對各分量加以量化和合成。評定結(jié)果表明，標(biāo)準(zhǔn)溶液配制和標(biāo)準(zhǔn)曲線擬合所產(chǎn)生的不確定度分量最大；當(dāng)豆芽中多效唑含量為5.9 μg/kg時，其擴(kuò)展不確定度為0.6 μg/kg（k＝2）；吲哚乙酸含量為15.5 μg/kg時，其擴(kuò)展不確定度為2.3 μg/kg（k＝2）；吲哚丁酸含量為16.0 μg/kg時，

閱讀量: 211 發(fā)表時間: 2019-06-11
靈武長棗蔗糖含量的高光譜無損檢測

內(nèi)容: 利用高效液相色譜法檢測蔗糖含量，同時運(yùn)用高光譜成像技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量方法建立蔗糖預(yù)測模型；通過競爭性自適應(yīng)加權(quán)（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）算法、連續(xù)投影算法（successive projection algorithm，SPA）和無信息消除變量（uninformative variable elimination，UVE）降維處理，建立特征波段和全波段的主成分回歸（principal component regression，PCR）、偏最

閱讀量: 223 發(fā)表時間: 2019-06-11
電子鼻/舌融合技術(shù)的信陽毛尖茶品質(zhì)檢測

內(nèi)容: 為實(shí)現(xiàn)茶葉品質(zhì)和化學(xué)成分快速鑒別和預(yù)測，采用電子鼻與電子舌聯(lián)用技術(shù)對信陽毛尖茶茶葉揮發(fā)性氣味和茶湯滋味成分進(jìn)行檢測分析。對電子鼻與電子舌聯(lián)用的響應(yīng)值進(jìn)行主成分分析，結(jié)果顯示電子鼻與電子舌數(shù)據(jù)融合可提高對茶葉樣品區(qū)分度。通過電子鼻與電子舌響應(yīng)的融合數(shù)據(jù)，對茶葉樣品中茶多酚、咖啡堿含量建立預(yù)測模型。結(jié)果表明，多元線性回歸、多元線性逐步回歸、二次多項式逐步回歸模型中回歸系數(shù)效果顯著（P＜0.01），其中二次多項式逐步回歸模型效果最佳，茶多酚建模集和驗證集的決定系數(shù)分別為0.999、0.975，均方根誤差分別為0

閱讀量: 206 發(fā)表時間: 2019-06-11

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