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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

2007年第28卷10期返回列表

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磁性化學(xué)發(fā)光酶免疫法檢測豬肉中的氯霉素

內(nèi)容: 建立以磁性微球?yàn)楣潭ㄏ嗟幕瘜W(xué)發(fā)光酶免疫法，定量檢測豬肉中的氯霉素含量。此方法為在微孔中加入羊抗鼠磁性微球、樣品和抗體，反應(yīng)一定時間，之后補(bǔ)加酶標(biāo)抗原，繼續(xù)反應(yīng)一定時間后清洗磁珠，加入發(fā)光液反應(yīng) 10 min后分析測定。通過磁珠用量、酶標(biāo)抗原量、抗體量和反應(yīng)模式的優(yōu)化，成功建立了一種高靈敏度、高準(zhǔn)確度的檢測豬肉中氯霉素的磁性化學(xué)發(fā)光酶免疫方法。該方法的檢出限為0.013 μg/kg，線性范圍在0.060～2.421 μg/kg之間，回收率在85.24%～93.57%之間，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差小于11.5%。

閱讀量: 226 發(fā)表時間: 2017-06-15
花生油和玉米油中多組分真菌毒素高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜檢測方法的建立

內(nèi)容: 建立花生油和玉米油中黃曲霉毒素、玉米赤霉烯酮、單端孢霉烯族化合物等13 種真菌毒素的高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜檢測方法。樣品經(jīng)乙腈-水提取、MultiSep 226多功能凈化柱凈化后，分別用電噴霧正離子模式和負(fù)離子模式檢測。經(jīng)優(yōu)化，正離子模式流動相為含2 mmol/L甲酸銨的0.1%甲酸-甲醇溶液，負(fù)離子模式流動相為 0.1%氨水-乙腈溶液。該方法對花生油和玉米油中13 種真菌毒素的檢出限為0.05～3.00 μg/kg，定量限為0.10～ 10.00 μg/kg，平均加標(biāo)回收率為66.6%～114.9%

閱讀量: 228 發(fā)表時間: 2017-06-15
氣相色譜-質(zhì)譜法分析冷鮮灘羊肉微生物差異代謝物

內(nèi)容: 以托盤密封包裝的冷鮮灘羊肉為研究對象，基于氣相色譜-質(zhì)譜平臺對其中微生物的代謝物組進(jìn)行檢測，區(qū)分不同貯藏時間生物樣本之間的差異，尋找出造成上述差異的變量或分子，并將該差異物映射到灘羊肉主要腐敗菌假單胞菌屬（Pseudomonas）相應(yīng)的代謝途徑中，分析其代謝的相對強(qiáng)度。采用模式識別方式正交偏最小二乘法判別分析將不同貯藏時間組完全區(qū)分。結(jié)果表明：該差異代謝物所映射的代謝途徑中三羧酸循環(huán)、精氨酸代謝、丙氨酸、天冬氨酸及谷氨酸代謝及磷酸戊糖途徑的代謝強(qiáng)度相對較高。說明基于氣相色譜-質(zhì)譜技術(shù)對微生物的代謝

閱讀量: 213 發(fā)表時間: 2017-06-15
聚嘧啶/石墨烯復(fù)合材料修飾電極同時測定日落黃和酒石黃

內(nèi)容: 采用液相剝離法制備石墨烯納米片懸浮液，將其直接滴涂于玻碳電極表面，制備石墨烯修飾電極，再采用電沉積法制得聚嘧啶/石墨烯復(fù)合膜修飾電極。采用掃描電子顯微鏡對該修飾電極的表面形貌進(jìn)行表征；采用循環(huán)伏安法和方波伏安法探究日落黃和酒石黃在該修飾電極上的電化學(xué)行為。結(jié)果表明，該復(fù)合膜修飾電極對兩種合成色素均表現(xiàn)出良好的電催化性能。在優(yōu)化實(shí)驗(yàn)條件下，日落黃和酒石黃同時被檢測，線性檢測范圍分別為 0.002～2 mmol/L和0.003～6 mmol/L，檢測限分別為0.5 nmol/L和0.9 nmol/L。該

閱讀量: 251 發(fā)表時間: 2017-06-15
引物3’端不同堿基錯配情況下實(shí)時熒光定量PCR 非特異性擴(kuò)增的發(fā)生規(guī)律

內(nèi)容: 以錯配反應(yīng)與正常反應(yīng)之間的ΔCt值為指示，研究不同堿基錯配類型、位置與個數(shù)條件下引物3′端與模板之間非特異性擴(kuò)增的發(fā)生規(guī)律，并構(gòu)建ΔCt值的二次多項(xiàng)式回歸模型。結(jié)果表明，堿基錯配種類、位置、個數(shù)對實(shí) 時熒光定量聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（quantitative real-time polymerase chain reaction，RT-qPCR）的非特異性擴(kuò)增都有顯著影響，并呈現(xiàn)出較強(qiáng)的規(guī)律性。堿基類型上，研究的各個位置上異型錯配較易發(fā)生非特異性擴(kuò)增，而同型錯配則較難發(fā)生，并且兩種錯配類型之間有顯著性差異（

閱讀量: 340 發(fā)表時間: 2017-06-15
基于MEA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大米水分含量高光譜技術(shù)檢測

內(nèi)容: 利用高光譜技術(shù)對儲藏大米的水分含量進(jìn)行檢測。本實(shí)驗(yàn)以120 個大米樣本為研究對象，采集所有大米樣本的高光譜圖像，利用多元散射校正的預(yù)處理方法對大米樣本原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理。由于原始高光譜數(shù)據(jù) 量大且冗余性強(qiáng)，故利用逐步線性回歸分析方法對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。最后建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大米水分定量檢測模型，由于建模效果沒有達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，因此引入遺傳算法（genetic algorithm，GA）和思維進(jìn)化算法（mind evolutionary algorithm，MEA）優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值

閱讀量: 227 發(fā)表時間: 2017-06-15
離子液體[BMIM]PF6酶法輔助提取姜黃揮發(fā)油工藝優(yōu)化及成分分析

內(nèi)容: 以姜黃粉為原料，采用響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)對離子液體[BMIM]PF6結(jié)合酶法提取姜黃揮發(fā)油的工藝進(jìn)行優(yōu)化。以離子液體添加量、纖維素酶添加量、液料比和酶解溫度為自變量，姜黃揮發(fā)油含量為響應(yīng)值，優(yōu)化得到姜黃揮發(fā) 油最佳提取工藝條件為離子液體添加量體積分?jǐn)?shù)18%、纖維素酶添加量質(zhì)量分?jǐn)?shù)1.4%、液料比10∶1（mL/g）、酶解溫度50 ℃，在此條件下姜黃揮發(fā)油含量為5.0 mL/g。將水蒸氣蒸餾和離子液體酶2 種方法制得的姜黃揮發(fā)油經(jīng)氣相色譜-質(zhì)譜分析，分別鑒定出48 種和53 種組分，主要為倍半萜烯類物質(zhì)，占

閱讀量: 273 發(fā)表時間: 2017-06-15
山葡萄花青素超高壓提取工藝優(yōu)化及其組分分析

內(nèi)容: 以‘雙紅’山葡萄為原料采用超高壓法提取花青素，通過響應(yīng)面法優(yōu)化提取工藝，并應(yīng)用高效液相色譜法分析‘雙紅’山葡萄水解液中花青素的種類及含量。結(jié)果表明：‘雙紅’山葡萄花青素最佳提取工藝參數(shù)為液料比8.5∶1（mL/g）、壓力200 MPa、保壓時間2 min，在此條件下，花青素得率最高為（0.304±0.007） g/100 g，較傳統(tǒng)熱浸提法（0.24±0.005） g/100 g提高了26.7%；‘雙紅’山葡萄花青素主要包括飛燕草素、矢車菊素、矮牽牛素、芍藥素、錦葵素，含量分別為51.03、19.

閱讀量: 236 發(fā)表時間: 2017-06-15
雞蛋殼超微粉粉體性質(zhì)及其對谷氨酸螯合鈣制備的影響

內(nèi)容: 考察蛋殼超微粉粉體性質(zhì)并優(yōu)化以原料谷氨酸螯合鈣制備工藝。在蛋殼超微粉和粗粉粉體性質(zhì)及單因素對比試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，采用響應(yīng)面法優(yōu)化蛋殼超微粉制備谷氨酸螯合鈣最佳工藝。結(jié)果表明：蛋殼超微粉的填充性、水溶性、電導(dǎo)率均優(yōu)于蛋殼粗粉，超微粉碎4 min蛋殼粉的各項(xiàng)品質(zhì)特性最佳；蛋殼超微粉制備谷氨酸螯合鈣的螯合率較蛋殼粗粉提高了12.57%，蛋殼超微粉較粗粉提高了谷氨酸的利用率，減少了能量的消耗；響應(yīng)面法優(yōu)化蛋殼超微粉制備谷氨酸螯合鈣的最佳條件為蛋殼粉與谷氨酸物質(zhì)的量比1∶2.0、pH 7、螯合時間59 min、

閱讀量: 240 發(fā)表時間: 2017-06-15
麻櫟橡子單寧脫除工藝優(yōu)化及抗氧化性

內(nèi)容: 為探索高效可行的麻櫟橡子單寧脫除工藝，實(shí)現(xiàn)其綜合開發(fā)，以橋山林區(qū)麻櫟橡子為原料，采用超聲輔助乙醇法對影響單寧脫除率的因素進(jìn)行單因素試驗(yàn)，選擇影響顯著的4 個因素進(jìn)行響應(yīng)面分析，并測定單寧對1,1-二苯基-2-三硝基苯肼（1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl，DPPH）自由基和羥自由基（·OH）的清除率，以探索麻櫟橡子單寧的抗氧化活性。結(jié)果表明，液料比、乙醇體積分?jǐn)?shù)、脫除溫度、超聲功率對單寧脫除率影響顯著，模型擬合效果顯著。最優(yōu)脫除工藝為液料比42∶1（mL/g）、乙醇體積分?jǐn)?shù)

閱讀量: 225 發(fā)表時間: 2017-06-15

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