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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

1984年第05卷04期返回列表

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目錄文章

鉑殼金核納米酶介導(dǎo)的磁弛豫免疫傳感器快速檢測(cè)食源性沙門氏菌

內(nèi)容: 構(gòu)建了一種基于鉑殼金核（Au@Pt）納米酶介導(dǎo)順磁離子價(jià)態(tài)轉(zhuǎn)變的磁弛豫免疫傳感器，并用于雞蛋中沙門氏菌的快速、高靈敏檢測(cè)。首先通過微波水熱法合成了穩(wěn)定性高、催化性能強(qiáng)的Au@Pt納米酶，并利用其過氧化氫類酶活性催化過氧化氫（H2O2），而剩余的H2O2可將MnO4－還原為Mn2＋。由于MnO4－/Mn2＋兩者之間磁信號(hào)差異顯著，可實(shí)現(xiàn)H2O2的定量分析。結(jié)合免疫反應(yīng)，沙門氏菌濃度與“檢測(cè)抗體-Au@Pt納米酶”含量呈正比，而Au@Pt納米酶可調(diào)控H2O2介導(dǎo)的MnO4－/Mn2＋轉(zhuǎn)化體系，進(jìn)而控制磁信號(hào)的

閱讀量: 259 發(fā)表時(shí)間: 2023-03-22
超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法檢測(cè)食品中腰果過敏原

內(nèi)容: 基于超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜系統(tǒng)建立食品中腰果過敏原的定量檢測(cè)方法。腰果經(jīng)提取、胰蛋白酶酶解、凈化后，經(jīng)Easy-nLC 1000納升液相色譜分離，隨后進(jìn)入四極桿-靜電場軌道離子阱高分辨質(zhì)譜以全掃描模式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，使用ProteinPilot軟件結(jié)合Uniprot蛋白數(shù)據(jù)庫對(duì)樣品掃描結(jié)果進(jìn)行分析，并基于基本局部比對(duì)搜索工具（BLAST）驗(yàn)證肽段特異性，最終篩選出6 條腰果特異性肽段，利用超高效液相色譜-三重四極桿質(zhì)譜系統(tǒng)的多反應(yīng)監(jiān)測(cè)模式對(duì)實(shí)際樣品進(jìn)行檢測(cè)。結(jié)果表明，該方法在0.005～10 mg/mL范

閱讀量: 230 發(fā)表時(shí)間: 2023-03-22
基于香氣指紋圖譜和多元化學(xué)計(jì)量法對(duì)黃金茶2號(hào)等級(jí)的判別分析

內(nèi)容: 以黃金茶2號(hào)為研究對(duì)象，采用頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)建立不同等級(jí)黃金茶香氣成分氣相色譜-質(zhì)譜指紋圖譜，并通過化學(xué)計(jì)量法對(duì)兩個(gè)等級(jí)的黃金茶進(jìn)行判別分析。研究表明，2 個(gè)等級(jí)的黃金茶中鑒定出81 種香氣組分，其中41 種為共有香氣組分。基于共有香氣組分的正交偏最小二乘判別分析可以區(qū)分2 個(gè)等級(jí)黃金茶，并篩選出9 種差異香氣組分，分別是庚醛、檸檬烯、反式-β-羅勒烯、1-辛醇、反式-4,8-二甲基-1,3,7-壬三烯、反-橙花叔醇、1,10-diepicubenol、epicubenol、十六酸甲

閱讀量: 218 發(fā)表時(shí)間: 2023-03-22
Fe3＋摻雜聚多巴胺納米球熒光適配體傳感器對(duì)小麥中脫氧雪腐鐮刀菌烯醇的檢測(cè)

內(nèi)容: 目的：構(gòu)建一種基于熒光共振能量轉(zhuǎn)移（fluorescence resonance energy transfer，F(xiàn)RET）原理的熒光適配體傳感器，用于檢測(cè)小麥中的脫氧雪腐鐮刀菌烯醇（deoxynivalenol，DON）。通過摻入Fe3＋提高傳感器中聚多巴胺納米球（polydopamine nanospheres，PDANS）對(duì)6-羧基熒光素（6-carboxyuorescein，F(xiàn)AM）的猝滅能力。方法：標(biāo)記有FAM的DON核酸適配體（PDON）通過π-π堆積的非共價(jià)作用吸附到Fe3＋摻雜聚多巴胺納米

閱讀量: 265 發(fā)表時(shí)間: 2023-03-22
基于Cu,Fe-N-C氧化酶活性構(gòu)建鄰苯二甲酸酯熒光檢測(cè)探針

內(nèi)容: 基于鄰苯二甲酸酯（phthalic acid ester，PAEs）對(duì)雙金屬原子Cu,Fe-N-C納米酶模擬氧化酶活性的調(diào)節(jié)，建立簡單、靈敏測(cè)定發(fā)酵食品中PAEs的熒光探針方法。PAEs吸附于Cu,Fe-N-C表面后，會(huì)加速Cu,Fe-N-C催化氧化底物鄰苯二胺，使生成的2,3-二氨基吩嗪產(chǎn)物熒光強(qiáng)度增加，PAEs在1.25～50 μg/L范圍內(nèi)呈良好的線性關(guān)系。將該研究方法用于PAEs含量的測(cè)定，其檢出限可達(dá)到0.76 μg/L，實(shí)際樣品的加標(biāo)回收率在88.0%～104.6%范圍內(nèi)，滿足GB 5009.

閱讀量: 230 發(fā)表時(shí)間: 2023-03-22
基于多重連接探針擴(kuò)增技術(shù)的食品中六重過敏原成分檢測(cè)

內(nèi)容: 基于多重連接探針擴(kuò)增（multiplex ligation-dependent probe amplification，MLPA）技術(shù)建立了一種六重過敏原成分檢測(cè)方法，可實(shí)現(xiàn)食品中大豆、芝麻、花生、杏仁、榛子和核桃6 種成分的同時(shí)檢測(cè)。選取多拷貝ITS基因?yàn)榘袠?biāo)基因，設(shè)計(jì)并合成6 組特異性雜交探針。探針經(jīng)雜交、連接和聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)得到擴(kuò)增片段，經(jīng)毛細(xì)管電泳分析擴(kuò)增片段大小可明確區(qū)分6 種過敏原成分。該體系經(jīng)20余種相關(guān)植物、動(dòng)物及微生物DNA驗(yàn)證顯示其特異性良好，經(jīng)模擬參考樣品驗(yàn)證其檢出限為5 mg/kg

閱讀量: 289 發(fā)表時(shí)間: 2023-03-22
基于方波伏安法的聚多巴胺@納米銀修飾玻碳電極測(cè)定畜禽肉中氯丙嗪

內(nèi)容: 基于多巴胺（dopamine，DA）的自聚反應(yīng)，在納米銀（sliver nanoparticles，AgNPs）和玻碳電極（glassy carbon electrode，GCE）表面形成聚多巴胺（polydopamine，PDA）膜，使AgNPs均勻分散在GCE表面，得到PDA@AgNPs/GCE修飾電極；對(duì)DA的自聚時(shí)間、氯丙嗪的電化學(xué)測(cè)試方法及條件等進(jìn)行考察和優(yōu)化，構(gòu)建基于方波伏安法的氯丙嗪快速檢測(cè)方法；利用循環(huán)伏安法、交流阻抗法和掃描電子顯微鏡對(duì)修飾電極進(jìn)行表征。最佳條件下，氯丙嗪在PDA@AgN

閱讀量: 226 發(fā)表時(shí)間: 2023-03-22
牛、羊乳粉的DSC熱學(xué)性質(zhì)比較及摻假分析

內(nèi)容: 為明確羊乳粉、牛乳粉的熱學(xué)特征，采用差示掃描量熱法（differential scanning calorimetry，DSC）對(duì)真空冷凍干燥制備的全脂羊、牛乳粉樣品以及高比例摻假（75%、50%、25%）和低比例摻假（10%、5%、3%、1%）牛乳粉的混合羊乳粉樣品進(jìn)行熱力學(xué)分析。結(jié)果表明，全脂羊乳粉和全脂牛乳粉在DSC熱學(xué)指標(biāo)上存在差異，全脂牛乳粉相比全脂羊乳粉缺失一個(gè)脂肪特征熔融吸熱峰b，蛋白質(zhì)熔融吸熱峰c峰值溫度和熱焓值較低，而乳糖熔化分解峰e(cuò)熱焓值較高。對(duì)于摻入不同比例牛乳粉的羊乳粉，通過檢測(cè)是

閱讀量: 229 發(fā)表時(shí)間: 2023-03-22
氨基酸同時(shí)消除甲醛和乙二醛的機(jī)理及消減產(chǎn)物的細(xì)胞毒性

內(nèi)容: 探討氨基酸同時(shí)消除甲醛和乙二醛的機(jī)理及消減產(chǎn)物的細(xì)胞毒性。將γ-氨基丁酸或L-丙氨酸與甲醛、乙二醛物質(zhì)的量比5∶1∶1在95 ℃反應(yīng)4 h，采用二硝基苯肼衍生法測(cè)定體系中殘留的甲醛和乙二醛含量，發(fā)現(xiàn)甲醛促進(jìn)γ-氨基丁酸消除乙二醛，乙二醛的消除率由不加甲醛的55.8%提高至70.6%；乙二醛促進(jìn)L-丙氨酸消除甲醛，其消除率從不加乙二醛的2%提高至41.3%。經(jīng)高分辨質(zhì)譜及核磁共振表征，發(fā)現(xiàn)主要消減產(chǎn)物都為咪唑鹽。其反應(yīng)機(jī)理是一分子氨基酸先與一分子甲醛脫水形成Mannich堿，后者再與一分子氨基酸反應(yīng)形成含兩

閱讀量: 270 發(fā)表時(shí)間: 2023-03-22
油茶果自然霉變程度的可見/近紅外與中短波近紅外光譜檢測(cè)

內(nèi)容: 分析利用可見/近紅外光譜（400～1 000 nm）與中短波近紅外光譜（900～1 700 nm）對(duì)不同自然霉變程度油茶果檢測(cè)判別的可行性，實(shí)驗(yàn)同時(shí)采集不同霉變程度油茶果赤道陰面、陽面和接合面三點(diǎn)的兩波段光譜，樣品平均光譜的主成分分析（principal component analysis，PCA）發(fā)現(xiàn)不同霉變程度樣品同組內(nèi)具有一定聚類效果且PC1和PC2對(duì)于判別不同組間樣品有效，全光譜偏最小二乘判別分析模型結(jié)果顯示原始光譜已具有足夠信息，建立的模型性能比預(yù)處理后全光譜更優(yōu)。進(jìn)一步進(jìn)行特征波長選取，發(fā)現(xiàn)

閱讀量: 285 發(fā)表時(shí)間: 2023-03-22

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