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

—— 中國(guó)食品雜志社

2023年第44卷24期返回列表

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目錄：

目錄文章

惠明茶香氣品質(zhì)的化學(xué)成分分析

內(nèi)容: 以13 個(gè)代表性惠明茶樣品為研究對(duì)象，采用攪拌棒吸附萃取聯(lián)合氣相色譜-嗅聞-質(zhì)譜技術(shù)，系統(tǒng)研究惠明茶的揮發(fā)性成分組成及其關(guān)鍵呈香成分。結(jié)果表明，從惠明茶樣品中共鑒定出120 種揮發(fā)性成分，化學(xué)組成上以醇類（26 種）、酯類（26 種）、酮類（14 種）為主，其中香葉醇、2,2,4-三甲基戊二醇異丁酯、吲哚、(Z)-茉莉酮、1-辛烯-3-醇等香氣成分的含量最高；此外，通過氣相色譜-嗅聞分析確定了42 種惠明茶的關(guān)鍵呈香成分，包括2-乙基-3,5-二甲基吡嗪、6-甲基-5-庚烯-2-酮、芳樟醇、(Z)-3-己烯醇丁酸酯、3,5-辛二烯-2-酮、(E)-β-紫羅酮等，對(duì)惠明茶“清香、花香”香氣品質(zhì)的形成具有重要作用。研究結(jié)果有助于揭示形成惠明茶香氣品質(zhì)的化學(xué)物質(zhì)基礎(chǔ)，為惠明茶香氣品質(zhì)加工工藝的提升提供科學(xué)依據(jù)。

閱讀量: 166 發(fā)表時(shí)間: 2024-02-20
基于GC-MS/GC-O的不同地區(qū)紅茶特征香氣及分子感官分析

內(nèi)容: 為探究不同地區(qū)紅茶特征香氣差異，采用固相萃取結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)、氣相色譜-嗅聞聯(lián)用技術(shù)，并計(jì)算香氣活度值（odor activity value，OAV）結(jié)合感官評(píng)價(jià)的相關(guān)性分析，研究安徽省祁門紅茶、湖北省宜昌紅茶、云南省滇紅和廣東省英德紅茶的特征香氣的感官屬性及化學(xué)基礎(chǔ)。結(jié)果表明，4 個(gè)地區(qū)紅茶在花香、甜香、草藥香等7 種特征香氣感官屬性上存在差異，并篩選出24 種具有香氣活性的關(guān)鍵差異化合物（P＜0.05，OAV＞1）。香葉醇對(duì)紅茶香氣貢獻(xiàn)度最高，在祁紅中OAV高達(dá)16 581.33，其次依次是宜紅（7 463.65）、滇紅（2 832.13）和英紅（467.96）。偏最小二乘回歸分析和Pearson相關(guān)性分析表明β-紫羅酮、香葉醇和吲哚等化合物形成了祁紅的花香和甜香，葉醇、α-松油醇等形成了滇紅的果香和木質(zhì)香，(Z)-呋喃型氧化芳樟醇、2-庚醇等形成了英紅的草藥香。在分子水平上，闡明了4 個(gè)地區(qū)紅茶特征香氣輪廓及物質(zhì)基礎(chǔ)。

閱讀量: 180 發(fā)表時(shí)間: 2024-02-20
基于HS-SPME-GC-MS分析不同基酒裝量對(duì)美樂葡萄蒸餾酒揮發(fā)性成分的影響

內(nèi)容: 以膠東半島產(chǎn)區(qū)美樂葡萄為釀酒原料進(jìn)行基酒發(fā)酵，考察蒸餾工藝中基酒裝量（150、200、250 L）對(duì)美樂葡萄蒸餾酒揮發(fā)性成分的影響，以期對(duì)美樂葡萄蒸餾酒的蒸餾工藝條件進(jìn)行優(yōu)化。本研究采用頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用等方法對(duì)不同基酒裝量的蒸餾酒酒身揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行了定性定量分析，并結(jié)合主成分分析（principal component analysis，PCA）和偏最小二乘法判別分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis，OPLS-DA）兩種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)3 個(gè)不同基酒裝量的蒸餾酒酒身進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。結(jié)果表明，基酒裝量為150、200、250 L時(shí)的蒸餾酒酒身分別檢測(cè)出67、67、64 種香氣物質(zhì)，種類最多的均是酯類物質(zhì)，各37 種，基酒裝量為150 L時(shí)的蒸餾酒酒身中酯類含量最高，顯著高于200 L和250 L。根據(jù)PCA結(jié)果，并運(yùn)用OPLS-DA統(tǒng)計(jì)學(xué)方法驗(yàn)證，對(duì)基酒裝量150、200、250 L蒸餾酒酒身有積極影響的物質(zhì)分別有13、1、1 種。本研究為生產(chǎn)高品質(zhì)美樂葡萄蒸餾酒奠定基礎(chǔ)，并有助于推動(dòng)我國(guó)葡萄酒行業(yè)的發(fā)展。

閱讀量: 148 發(fā)表時(shí)間: 2024-02-20
‘玉露香’與‘新世紀(jì)’梨雜交F1代果實(shí)品質(zhì)和香氣成分的分析與評(píng)價(jià)

內(nèi)容: 為探究雜交后代果實(shí)與親本之間的遺傳變異并對(duì)雜交后代進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，選擇7 個(gè)具有發(fā)展前景的‘玉露香’和‘新世紀(jì)’梨雜交F1代（7-93、8-44、8-176、9-188、9-193、10-101、10-173），以母本‘玉露香’和暢銷的‘秋月’品種為對(duì)照，測(cè)定果實(shí)單果質(zhì)量、果形指數(shù)、果實(shí)硬度、可溶性固形物含量、可溶性糖、可滴定酸、糖酸比、VC及香氣成分等品質(zhì)指標(biāo)，同時(shí)利用正交偏最小二乘判別分析（orthogonal partial least squares-discrimination analysis，OPLS-DA）對(duì)不同品種香氣進(jìn)行差異性評(píng)價(jià)。結(jié)果表明，7 個(gè)梨雜交F1代的果實(shí)品質(zhì)存在顯著差異，其中8-44果形指數(shù)等于1，且可溶性固形物和可溶性糖含量最高；7 個(gè)梨果實(shí)以及‘玉露香’‘秋月’中共含有83 種揮發(fā)性成分，其中10-173和8-44的揮發(fā)性成分總量最高，10-173和10-101的揮發(fā)性物質(zhì)總數(shù)最多；梨的主要揮發(fā)性成分為醇類、酯類和醛類化合物；OPLS-DA結(jié)果表明，10-101和10-173的揮發(fā)性成分組成顯著區(qū)別于其余株系，其中10-101與乙酸乙酯和乙酸己酯呈顯著正相關(guān)，10-173與辛酸乙酯、α-法尼烯、反-2-己烯醛呈顯著正相關(guān)，同時(shí)其含量顯著高于其他株系，從而使得風(fēng)味更加突出。根據(jù)變量重要性投影預(yù)測(cè)出各個(gè)品種間產(chǎn)生差異的42 個(gè)香氣標(biāo)記物，香氣活性值分析找出了呈現(xiàn)各自特征氣味的關(guān)鍵香氣，相關(guān)性分析找出梨品質(zhì)性狀與特征香氣之間的聯(lián)系。根據(jù)主成分分析結(jié)果計(jì)算得分并排序，8-44、10-173、10-101綜合排名最高，果實(shí)品質(zhì)較好。綜上所述，8-44、10-101和10-173可作為7 個(gè)梨種質(zhì)資源中具有潛力的梨株系，為梨新品種選育和推廣提供數(shù)據(jù)參考。

閱讀量: 169 發(fā)表時(shí)間: 2024-02-20
二維相關(guān)光譜圖像結(jié)合深度學(xué)習(xí)用于皮蛋成熟度的高光譜無損檢測(cè)

內(nèi)容: 利用高光譜成像技術(shù)對(duì)腌制期不同成熟度皮蛋進(jìn)行無損檢測(cè)。首先，在時(shí)間序列下基于一維光譜和二維相關(guān)光譜法分別確定最優(yōu)波段研究區(qū)域；進(jìn)而，對(duì)比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和改進(jìn)后的ResNet20_SE模型在最優(yōu)波段的模型效果，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)后的ResNet20_SE模型最優(yōu)，對(duì)同步光譜數(shù)據(jù)集的整體識(shí)別準(zhǔn)確率可以達(dá)到97.29%，且單張圖像平均檢測(cè)時(shí)間為24.62 ms；最后，采用較優(yōu)的同步光譜集ResNet20_SE模型應(yīng)用于高光譜圖像中，計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)的數(shù)值，并輔以偽彩色技術(shù)實(shí)現(xiàn)腌制期皮蛋成熟度的空間分布可視化檢測(cè)。結(jié)果表明，高光譜成像技術(shù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)皮蛋腌制期成熟度的無損檢測(cè)，能為后期皮蛋成熟度的高通量在線分選奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

閱讀量: 172 發(fā)表時(shí)間: 2024-02-20
基于復(fù)合納米材料比色/熒光雙信號(hào)的黃曲霉毒素B1檢測(cè)

內(nèi)容: 以黃曲霉毒素B1（aflatoxin B1，AFB1）為檢測(cè)目標(biāo)物，使用二氧化硅納米顆粒為載體富集谷胱甘肽和黃曲霉毒素適配體制備識(shí)別探針，二氧化錳納米顆粒與石墨烯量子點(diǎn)偶聯(lián)的復(fù)合納米材料為底物，通過谷胱甘肽與底物的反應(yīng)構(gòu)建了一種比色和熒光雙模信號(hào)輸出的高靈敏便攜式檢測(cè)平臺(tái)。在優(yōu)化條件下，對(duì)本方法的檢測(cè)性能及特異性進(jìn)行研究，得到比色信號(hào)的回歸方程為ΔA=－0.275－0.021lgC，檢出限為2.732×10－12 g/mL；熒光信號(hào)的回歸方程為ΔF=928.733＋71.779lgC，檢出限為1.667×10－12 g/mL，兩種方法都具備良好檢測(cè)特異性。將該方法用于牛奶、大米、麥片、醬油和白醋5 種實(shí)際樣品中AFB1的檢測(cè)，并與傳統(tǒng)方法進(jìn)行對(duì)比，本方法結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確度。

閱讀量: 166 發(fā)表時(shí)間: 2024-02-20
物理回收下再生聚對(duì)苯二甲酸乙二醇酯的物理表征及揮發(fā)性有機(jī)化合物監(jiān)測(cè)

內(nèi)容: 對(duì)物理回收工藝過程中的回收聚對(duì)苯二甲酸乙二醇酯（recycled polyethylene terephthalate，rPET）材料以及制成不同回收料含量的rPET瓶進(jìn)行相關(guān)物理表征和揮發(fā)性有機(jī)化合物（volatile organic compounds，VOCs）監(jiān)測(cè)，旨在追蹤溯源和評(píng)估其作為食品接觸用的安全性。研究發(fā)現(xiàn)，rPET與原生PET存在相似的熱穩(wěn)定性，rPET瓶并未產(chǎn)生基團(tuán)和結(jié)構(gòu)上的明顯變化且表現(xiàn)出與原生PET瓶相似的結(jié)晶、熔融行為。但rPET瓶的表面微觀形貌存在著細(xì)微的機(jī)械劃傷，且隨著回收料含量的增加，rPET瓶的顏色變得更深、更綠和更黃。運(yùn)用頂空-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法檢測(cè)VOCs，發(fā)現(xiàn)固相縮聚工藝對(duì)VOCs的去除起重要作用，使得rPET中VOCs的殘留很少。在rPET瓶中檢出4 種VOCs（乙醛、乙二醇、壬醛均小于1.00 mg/kg；2-甲基-1,3-二氧戊環(huán)為1.72～5.76 mg/kg）。研究表明rPET瓶雖然在顏色上存在差異，但在熱性能、結(jié)構(gòu)、形貌及VOCs殘留等方面，具備了再次用于食品接觸的條件。

閱讀量: 194 發(fā)表時(shí)間: 2024-02-20
近紅外光譜快速檢測(cè)大豆原油含磷量

內(nèi)容: 針對(duì)現(xiàn)有含磷量檢測(cè)方法無法通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)指導(dǎo)調(diào)控精煉過程中酸堿的添加量問題，提出一種基于近紅外光譜分析的大豆原油含磷量的快速檢測(cè)方法。對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換法對(duì)大豆原油樣本含磷量光譜數(shù)據(jù)的去除噪聲效果最優(yōu)。采用組合區(qū)間偏最小二乘法優(yōu)選出磷脂的最佳特征吸收波段，選用學(xué)習(xí)效率0.005、訓(xùn)練次數(shù)108，建立了大豆原油含磷量的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。模型校正集的決定系數(shù)（R2）為0.979 7、均方根誤差（root mean square error，RMSE）為0.859 3、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（relative standard deviation，RSD）為1.89%；預(yù)測(cè)集的R2為0.978 5、RMSE為0.963 8、RSD為2.15%。以上結(jié)果說明近紅外光譜技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)大豆原油中含磷量的快速、精準(zhǔn)、無損檢測(cè)，為后續(xù)精煉工段及調(diào)控提供切實(shí)可行的方法。

閱讀量: 154 發(fā)表時(shí)間: 2024-02-20
基于裁剪適配體的納米金比色法用于金黃色葡萄球菌腸毒素A的可視化檢測(cè)

內(nèi)容: 目的：篩選適配體作為分子識(shí)別原件，基于納米金的鹽效應(yīng)構(gòu)建生物傳感器，實(shí)現(xiàn)金黃色葡萄球菌腸毒素A（staphylococcal enterotoxin A，SEA）的快速定量檢測(cè)。方法：采用分子對(duì)接和分子動(dòng)力學(xué)模擬對(duì)SEA適配體進(jìn)行截短指導(dǎo)和結(jié)果預(yù)測(cè)，利用納米金顯色法驗(yàn)證模擬結(jié)果，對(duì)SEA適配體優(yōu)化并將其作為分子識(shí)別原件，優(yōu)化反應(yīng)體系，探討SEA質(zhì)量濃度與吸光度比值間的關(guān)系，構(gòu)建一種可視化的SEA快速檢測(cè)分析方法，并對(duì)方法的準(zhǔn)確度、精密度和特異性進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果：篩選出一條序列短、親和力高、特異性強(qiáng)且穩(wěn)定的SEA適配體，建立了一種基于納米金比色的SEA可視化檢測(cè)方法，檢出限低，加標(biāo)回收結(jié)果滿意。結(jié)論：采用分子模擬能有效提高適配體篩選效率，本方法可用于SEA快速檢測(cè)。

閱讀量: 159 發(fā)表時(shí)間: 2024-02-20
氣相色譜-質(zhì)譜和電子舌對(duì)不同質(zhì)量等級(jí)醬香型白酒的判別分析

內(nèi)容: 采用氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用和電子舌定量檢測(cè)21 個(gè)不同質(zhì)量等級(jí)醬香型白酒的揮發(fā)性化合物和味覺指標(biāo)，通過化學(xué)計(jì)量學(xué)對(duì)不同質(zhì)量的醬酒進(jìn)行區(qū)分并篩選關(guān)鍵差異物質(zhì)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)建立判別模型。結(jié)果表明，3 種質(zhì)量等級(jí)醬酒的揮發(fā)性化合物含量具有一定的輪廓差異，具備進(jìn)一步判別分析的可行性；其中二級(jí)酒的風(fēng)味物質(zhì)總質(zhì)量濃度（4 908 mg/L）顯著低于優(yōu)級(jí)酒（6 583 mg/L）和一級(jí)酒（8 254 mg/L），而具有花果香特征的幾種酯類物質(zhì)在總酯中占比隨著等級(jí)的降低而體現(xiàn)降低的趨勢(shì)。采用偏最小二乘判別分析確定以棕櫚酸乙酯和乙酸等為代表的16 個(gè)區(qū)分3 種等級(jí)的關(guān)鍵差異化合物。通過電子舌的結(jié)果發(fā)現(xiàn)優(yōu)級(jí)酒具有更加一致的味覺輪廓，其中苦味和澀味回味較低，而二級(jí)酒的味覺特征輪廓體現(xiàn)出明顯的樣品差異性。主成分分析結(jié)果表明不同等級(jí)醬酒可以根據(jù)其味覺特征進(jìn)行有效區(qū)分。綜合上述結(jié)果，本研究獲得的差異風(fēng)味物質(zhì)含量、比例參數(shù)以及電子舌味覺指標(biāo)，為醬酒質(zhì)量體系的建立提供了依據(jù)。通過篩選得到的共計(jì)25 個(gè)差異化合物和味覺指標(biāo)建立4 種判別模型，模型的準(zhǔn)確率均高于90%，其中支持向量機(jī)表現(xiàn)最好，準(zhǔn)確率達(dá)100%。

閱讀量: 181 發(fā)表時(shí)間: 2024-02-20

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