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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

2015年第36卷24期返回列表

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靜態(tài)頂空-氣相色譜-質(zhì)譜法同時(shí)測定香精香料中14 種有毒揮發(fā)性有機(jī)溶劑殘留

內(nèi)容: 建立同時(shí)測定香精香料中14?種常用揮發(fā)性有機(jī)溶劑殘留（二氯甲烷、三氯甲烷、1,2-二氯乙烷、苯、四氯化碳、三氯乙烯、甲苯、四氯乙烯、氯苯、乙苯、間二甲苯、對二甲苯、鄰二甲苯、異丙苯）的靜態(tài)頂空-氣相色譜-質(zhì)譜分析方法。研究平衡溫度和平衡時(shí)間等頂空條件，并對色譜參數(shù)和質(zhì)譜條件進(jìn)行優(yōu)化。樣品經(jīng)80?℃頂空溫度提取30?min后，采用HP-1毛細(xì)管色譜柱（30?m×0.32?mm，0.25?μm）分離，選擇離子模式掃描測定。結(jié)果表明：14?種揮發(fā)性有機(jī)物在0.5～50?μg/L范圍內(nèi)線性關(guān)系良好，相關(guān)系數(shù)均大于

閱讀量: 220 發(fā)表時(shí)間: 2017-12-08
響應(yīng)面試驗(yàn)優(yōu)化QuEChERS法提取雞蛋中雜色曲霉毒素工藝及方法學(xué)驗(yàn)證

內(nèi)容: 使用乙腈溶液對雞蛋中雜色曲霉毒素進(jìn)行提取，后加入無水Na2SO4、NaCl和無水CH3COONa進(jìn)行鹽析，取出上層乙腈后加入C18吸附劑和無水Na2SO4進(jìn)行凈化濃縮后上機(jī)檢測。采用Plackett-Burman試驗(yàn)、單因素試驗(yàn)和響應(yīng)面法優(yōu)化，最大限度地提高雜色曲霉毒素的提取率。使用基質(zhì)匹配曲線外標(biāo)法定量，所有陽性樣品均使用免疫親和柱法復(fù)測。結(jié)果表明，雜色曲霉毒素在0.125～1?000?ng/mL質(zhì)量濃度范圍內(nèi)線性良好，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.999?6，檢出限為0.1?μg/kg，定量限為0.5?μg/kg。在

閱讀量: 184 發(fā)表時(shí)間: 2017-12-08
響應(yīng)面試驗(yàn)優(yōu)化QuEChERS法提取雞蛋中雜色曲霉毒素工藝及方法學(xué)驗(yàn)證

內(nèi)容: 使用乙腈溶液對雞蛋中雜色曲霉毒素進(jìn)行提取，后加入無水Na2SO4、NaCl和無水CH3COONa進(jìn)行鹽析，取出上層乙腈后加入C18吸附劑和無水Na2SO4進(jìn)行凈化濃縮后上機(jī)檢測。采用Plackett-Burman試驗(yàn)、單因素試驗(yàn)和響應(yīng)面法優(yōu)化，最大限度地提高雜色曲霉毒素的提取率。使用基質(zhì)匹配曲線外標(biāo)法定量，所有陽性樣品均使用免疫親和柱法復(fù)測。結(jié)果表明，雜色曲霉毒素在0.125～1?000?ng/mL質(zhì)量濃度范圍內(nèi)線性良好，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.999?6，檢出限為0.1?μg/kg，定量限為0.5?μg/kg。在

閱讀量: 219 發(fā)表時(shí)間: 2017-12-08
基于CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小麥不完善粒高光譜檢測

內(nèi)容: 利用高光譜成像技術(shù)對小麥不完善粒進(jìn)行無損檢測。以932?個(gè)小麥為樣本，其中正常粒樣本486?個(gè)、破損粒樣本170?個(gè)、蟲蝕粒樣本149?個(gè)及黑胚粒樣本127?個(gè)為研究對象，通過高光譜圖像采集系統(tǒng)采集樣本的光譜信息，然后從每個(gè)樣本的116?個(gè)波段中選取30?個(gè)波段，建立基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）模型。實(shí)驗(yàn)中的CNN采用2?個(gè)卷積層，第1層采用大小為3×3的32?個(gè)卷積核，第2層采用大小為5×5的64?個(gè)卷積核，池化層采用最大池，激活函數(shù)采

閱讀量: 220 發(fā)表時(shí)間: 2017-12-08
SNP標(biāo)記用于豬肉產(chǎn)品DNA溯源

內(nèi)容: 采用基于個(gè)體基因組DNA序列的差異而進(jìn)行個(gè)體識(shí)別的DNA溯源技術(shù)，建立DNA溯源系統(tǒng)對肉產(chǎn)品的質(zhì)量安全進(jìn)行控制。在實(shí)驗(yàn)群體中（10?個(gè)品種，233?個(gè)個(gè)體）檢測了33?個(gè)新單核苷酸多態(tài)性（single nucleotide polymorphism，SNP）標(biāo)記的遺傳多樣性，通過雜合度計(jì)算篩選出6?個(gè)SNP標(biāo)記可用于豬肉產(chǎn)品DNA溯源。進(jìn)一步在屠宰場采樣進(jìn)行溯源模擬實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明篩選的18?個(gè)SNP標(biāo)記（6?個(gè)新SNP標(biāo)記結(jié)合已有的12?個(gè)SNP標(biāo)記）能有效區(qū)分100?頭豬個(gè)體，隨機(jī)抽取的10?個(gè)個(gè)體的組

閱讀量: 201 發(fā)表時(shí)間: 2017-12-08
高效液相色譜-原子熒光光譜聯(lián)用法測定牛肝菌中無機(jī)汞、甲基汞、乙基汞的不確定度評估

內(nèi)容: 采用高效液相色譜-原子熒光聯(lián)用法測定牛肝菌中無機(jī)汞、甲基汞、乙基汞，通過建立評估的數(shù)學(xué)模型，分析不確定度的主要來源，計(jì)算出不確定度的各主要分量，得出合成不確定度和擴(kuò)展不確定度。結(jié)果表明：影響結(jié)果不確定度的主要因素是濃度因素、儀器、樣品不均勻性及回收率，其中濃度因素主要受標(biāo)準(zhǔn)曲線擬合的影響。該評估系統(tǒng)可為今后采用高效液相色譜-原子熒光聯(lián)用法測定食用菌中無機(jī)汞、甲基汞、乙基汞的不確定度評估提供參考。

閱讀量: 201 發(fā)表時(shí)間: 2017-12-08
固相萃取-超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法同時(shí)測定酸奶中55 種塑料添加劑

內(nèi)容: 建立高通量的超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜檢測方法，同時(shí)測定酸奶中55?種塑料添加劑，包括多種類的增塑劑、抗氧化劑、紫外線吸收劑、表面活性劑、阻燃劑、著色劑和熒光增白劑等多個(gè)類別的化合物。用乙腈提取酸奶樣品中的塑料添加劑，HLB固相萃取凈化；ACQUITY?UPLC?BEH?C18色譜柱，甲醇-0.1%甲酸為流動(dòng)相；串聯(lián)質(zhì)譜以電噴霧離子源正離子模式電離，多反應(yīng)監(jiān)測模式下測定55?種化合物；外標(biāo)法定量。結(jié)果表明：55?種塑料添加劑在較寬的質(zhì)量濃度范圍內(nèi)線性關(guān)系良好，相關(guān)系數(shù)（r2）均大于0.97；3?個(gè)添加水平的

閱讀量: 221 發(fā)表時(shí)間: 2017-12-08
采樣方法對冷鮮雞表面細(xì)菌DNA提取及高通量測序結(jié)果的影響

內(nèi)容: 目的：比較涂抹法和沖洗法對冷鮮雞表面細(xì)菌DNA提取及高通量測序結(jié)果的影響。方法：將4?只冷鮮雞對半分開，分別采用涂抹法和沖洗法采集其表面微生物，提取基因組DNA，對細(xì)菌16S rRNA基因V3～V4區(qū)進(jìn)行聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)擴(kuò)增，通過Illumina Hiseq測序平臺(tái)對擴(kuò)增產(chǎn)物進(jìn)行高通量測序，使用QIIME等軟件對測序序列進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)。結(jié)果：兩種方法采集的樣品在細(xì)菌基因組DNA提取、菌群豐富度、多樣性及菌群結(jié)構(gòu)等方面均無顯著差異（P＞0.05）。高通量測序結(jié)果表明，冷鮮雞表面細(xì)菌菌群主要分布于7?個(gè)門，10?

閱讀量: 178 發(fā)表時(shí)間: 2017-12-08
流動(dòng)注射化學(xué)發(fā)光法對飲用水中黃綠青霉素的在線檢測

內(nèi)容: 利用黃綠青霉素對魯米諾-過氧化氫-納米氧化銅化學(xué)發(fā)光體系的抑制作用檢測飲用水中可能出現(xiàn)的突發(fā)性污染，并對測定體系的條件進(jìn)行單因素試驗(yàn)和響應(yīng)面試驗(yàn)優(yōu)化。結(jié)果表明：在優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)條件下，黃綠青霉素檢測線性范圍為0.005～3?mg/L，檢出限為8.2×10－5?mg/L。對質(zhì)量濃度為0.005?mg/L的黃綠青霉素進(jìn)行平行測定11?次，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.3%，黃綠青霉素加標(biāo)回收率范圍為78%～91%。該方法簡便快捷、實(shí)用性強(qiáng)，可應(yīng)用于飲用水中黃綠青霉素突發(fā)性污染在線快速檢測。

閱讀量: 223 發(fā)表時(shí)間: 2017-12-08
雞胴體表面稀釋污染物的連續(xù)投影-多元線性回歸-受試者特性分析檢測

內(nèi)容: 建立基于連續(xù)投影算法（successive projections algorithm，SPA）-多元線性回歸（multiple linear regression，MLR）-受試者特性（receiver operating characteristic，ROC）分析雞胴體表面稀釋污染物識(shí)別方法。首先采用高光譜成像系統(tǒng)獲取了20?個(gè)涂有稀釋污染物的雞胴體圖像，再利用SPA從1?232?個(gè)波長中提取出10?個(gè)特征波長，然后通過MLR方法構(gòu)建識(shí)別函數(shù)和特征波長光譜值之間的回歸模型，最后通過ROC分析方法，確定

閱讀量: 207 發(fā)表時(shí)間: 2017-12-08

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