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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

2010年第31卷08期返回列表

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電子鼻在芝麻醬品質(zhì)識別中的應(yīng)用

內(nèi)容: 采用電子鼻對市售不同品牌及不同品種的芝麻醬進(jìn)行識別，并在芝麻醬中分別添加不同比例的自制花生醬進(jìn)行摻假，對電子鼻響應(yīng)信號進(jìn)行主成分分析、辨別因子分析、偏最小二乘回歸分析和統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制分析。結(jié)果表明：電子鼻能有效識別不同品牌的黑芝麻醬、白芝麻醬及混合芝麻醬；各摻假芝麻醬樣品隨著摻假比例的增加（0%、5%、10%、20%、40%、60%、80%、100%），樣品的分布呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，電子鼻響應(yīng)信號與摻假樣品之間有較好的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.99；對摻假芝麻醬建立的偏最小二乘回歸模型，模型預(yù)測值誤差在0.7%

閱讀量: 216 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
電子鼻結(jié)合化學(xué)計(jì)量法對羊奶中蛋白質(zhì)摻假的識別

內(nèi)容: 利用電子鼻結(jié)合化學(xué)計(jì)量法對羊奶中的蛋白質(zhì)摻假進(jìn)行定性和定量的研究。用電子鼻檢測摻入了不同蛋白質(zhì)物質(zhì)的羊奶，采用主成分分析、線性判別分析對電子鼻響應(yīng)值進(jìn)行定性分析，采用線性回歸分析、Fisher判別分析以及K-最鄰近值分析對電子鼻響應(yīng)值進(jìn)行定量分析。結(jié)果表明：主成分分析和線性判別分析都能夠區(qū)分不同類別的摻假樣品。線性回歸分析的決定系數(shù)為84.5%，表明回歸方程估測可靠程度較高。Fisher判別分析的原始分類的正確率達(dá)到100.0%，交叉驗(yàn)證的正確率為98.2%，說明其預(yù)測結(jié)果較好。K-最鄰近值分析對訓(xùn)練集的

閱讀量: 223 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
狐貍和貉子動物源性成分雙重PCR鑒別

內(nèi)容: 根據(jù)狐貍和貉子線粒體基因中保守序列設(shè)計(jì)特異性引物，建立一種基于雙重聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（polymerasechain reaction，PCR）的肉及肉制品狐貍和貉子源性成分鑒定方法，同時(shí)通過雙重PCR體系可一次反應(yīng)同時(shí)擴(kuò)增出狐貍和貉子條帶，凝膠電泳條帶整齊，背景清晰。結(jié)果表明：建立的狐貍和貉子動物源性PCR測定方法具有良好的特異性和靈敏度，其中狐貍引物單體系最低檢測量為10 pg，貉子引物單體系最低檢測量為1 pg，雙重PCR體系由于引物的競爭作用使狐貍和貉子兩種引物的檢測靈敏度均降低至單體系的1/10。

閱讀量: 225 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
改良QuEChERS技術(shù)結(jié)合液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜聯(lián)用法同時(shí)快速檢測辣椒制品中14 種非法添加工業(yè)染料

內(nèi)容: 采用改良QuEChERS技術(shù)作為前處理方法，建立了辣椒制品中14 種非法添加工業(yè)染料的液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜聯(lián)用快速檢測方法。樣品采用乙腈-丙酮（7∶3，V/V）提取，經(jīng)EMR-Lipid凈化，以Agilent Poroshell 120 EC C18（50 mm×2.1 mm，2.7 μm）色譜柱分離，采用多反應(yīng)監(jiān)測模式檢測，外標(biāo)法定量分析。14 種成分在11 min內(nèi)完成分離，檢出限為0.4～7.1 μg/kg，不同加標(biāo)水平的平均回收率為70.5%～102.1%，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.3%～9.3%。本方法準(zhǔn)

閱讀量: 215 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
通用多重不對稱PCR結(jié)合寡核苷酸芯片檢測7 種食源性致病菌

內(nèi)容: 應(yīng)用通用多重不對稱聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（polymerase chain reaction，PCR）和寡核酸芯片技術(shù)建立一種同時(shí)檢測7 種常見食源性致病菌的方法。每種致病菌上游或下游引物5’端連接一段異源的共有序列。以熒光標(biāo)記的該共有序列作為通用引物，與限制性特異引物經(jīng)一步多重不對稱PCR同時(shí)獲得所有目標(biāo)菌的單鏈標(biāo)記靶序列，可被芯片上固定的特異性寡核苷酸探針捕獲。通過芯片掃描、分析熒光信號完成檢測。標(biāo)準(zhǔn)菌株檢測結(jié)果證實(shí)，該方法可特異地檢測單一和混合感染的目標(biāo)菌，基因組DNA的檢測靈敏度為0.1～1 pg。95

閱讀量: 228 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
胺菊酯分子印跡電化學(xué)傳感器的制備及性能

內(nèi)容: 以胺菊酯為模板分子，鄰氨基苯酚為功能單體，通過循環(huán)伏安法在玻碳電極表面電聚合一層帶有特異選擇性能的胺菊酯分子印跡膜，構(gòu)建一種能夠快速檢測樣品中胺菊酯的分子印跡電化學(xué)傳感器。實(shí)驗(yàn)應(yīng)用非常規(guī)去除模板分子的方法即電位誘導(dǎo)法，選擇鐵氰化鉀為電活性探針，采用循環(huán)伏安法和差分脈沖伏安法優(yōu)化傳感器的制備方法與檢測條件，研究傳感器的印跡效應(yīng)和分析性能，并將該傳感器用于食品中胺菊酯殘留的快速檢測。結(jié)果表明，電位誘導(dǎo)法較傳統(tǒng)的浸泡洗脫法去除模板分子的效果好，胺菊酯濃度與其差分脈沖伏安電流差在0.2～10 μmol/L范圍內(nèi)線

閱讀量: 238 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
采用二次連續(xù)投影法和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的寒富蘋果病害高光譜圖像無損檢測

內(nèi)容: 為提供蘋果病害在線、快速、無損檢測的理論依據(jù)，采用高光譜成像技術(shù)進(jìn)行了北方大面積種植的寒富蘋果病害無損檢測研究。寒富蘋果的主要病害有炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病害。為選擇較少的有效波長而利于在線快速檢測，首先采集高光譜蘋果圖像，分割出感興趣區(qū)域并提取光譜信息，然后采用連續(xù)投影算法（successive projections algorithm，SPA）從全波長（500～970 nm）中提取了10 個(gè)特征波長SPA1（502、573、589、655、681、727、867、904、942 nm和967

閱讀量: 231 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
EMA-PCR法快速檢測啤酒中腐敗短乳桿菌

內(nèi)容: 將疊氮溴乙錠（ethidium bromide monoazide，EMA）與聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（polymerase chain reaction，PCR）技術(shù)相結(jié)合，以酒花耐受基因horC為靶基因，用啤酒腐敗短乳桿菌基因組DNA作為模板進(jìn)行擴(kuò)增。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在前處理過程中加入EMA，當(dāng)終質(zhì)量濃度小于20 μg/mL時(shí)，對活的短乳桿菌中靶基因的擴(kuò)增沒有明顯抑制作用；而當(dāng)EMA終質(zhì)量濃度為1.0 μg/mL時(shí)可有效抑制105 CFU/mL短乳桿菌死細(xì)胞的擴(kuò)增。本實(shí)驗(yàn)建立的EMA-PCR檢測方法的靈敏度為104

閱讀量: 234 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
基于DNA核酸適配體序列的超靈敏比色法檢測牛乳中的雌二醇

內(nèi)容: 分別利用最適長度的雌二醇DNA核酸適配體的特異性識別和膠體金聚集前后顏色及吸光度的變化實(shí)現(xiàn)雌二醇的定性和定量檢測。本研究制備了膠體金，并設(shè)計(jì)了75-mer、35-mer和22-mer的雌二醇核酸適配體，依據(jù)沒有核酸適配體保護(hù)的膠體金在最適氯化鈉濃度條件下聚集，而有核酸適配體保護(hù)的膠體金在此濃度條件下不聚集以及雌二醇的核酸適配體與雌二醇特異性結(jié)合的特性，實(shí)現(xiàn)對雌二醇的超靈敏檢測。結(jié)果表明，在NaCl濃度30 mmol/L、35-mer核酸適配體質(zhì)量濃度30 nmol/L條件下，雌二醇質(zhì)量濃度與膠體金在625

閱讀量: 208 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
食品包裝紙中紫外吸收劑向固態(tài)模擬物的遷移行為

內(nèi)容: 研究4 種紫外吸收劑，即2-（2’-羥基-3’,5’-二叔丁基苯基）-5-氯代苯并三唑（UV-327）、2-（2-羥基-5-甲基苯基）苯并三氮唑（UV-P）、2-羥基-4-甲氧基二苯甲酮（UV-9）和2-羥基-4-正辛氧基二苯甲酮（UV-531）在50、75 ℃和100 ℃ 3 個(gè)溫度條件下從食品包裝牛皮紙遷移到固態(tài)食品模擬物Tenax?中的遷移規(guī)律和影響因素。結(jié)果表明：隨著溫度的升高，紫外吸收劑的遷移速度加快，遷移量增加。此外，不同紫外吸收劑本身的物理化學(xué)性質(zhì)（相對分子質(zhì)量、油水分配系數(shù)等）也對其遷移規(guī)

閱讀量: 229 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07

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