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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

1999年第20卷24期返回列表

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嬰幼兒配方奶粉及其配料油脂成分中有害酯類的污染差異分析

內(nèi)容: 建立油脂和奶粉中3-氯丙醇酯、2-氯丙醇酯和縮水甘油酯的氣相色譜-質(zhì)譜檢測方法，測定植物油脂及嬰幼兒配方奶粉中的酯類污染物含量，并開展3 種有害酯類在不同種類油脂中的污染差異分析，以及與奶粉脂肪含量的相關(guān)性研究。嬰幼兒配方奶粉常用植物油配料種類中，棕櫚油是污染水平最高的油脂品種；其次是菜籽油、大豆油、玉米油和食用植物調(diào)和油；葵花籽油、椰子油、核桃油、亞麻籽油污染水平較低；1,3-二油酸-2-棕櫚酸甘油三酯（1,3-dioleic acid-2-triglyceride palmitate，OPO）結(jié)構(gòu)油脂

閱讀量: 258 發(fā)表時(shí)間: 2023-01-03
基于礦物元素指紋的地理標(biāo)志羊肉真實(shí)性鑒別

內(nèi)容: 探究一種基于礦物元素指紋結(jié)合單分類建模策略的地理標(biāo)志羊肉真實(shí)性鑒別技術(shù)。結(jié)果表明，鹽池灘羊、巴里坤哈薩克羊、蘇尼特羊3?種地理標(biāo)志羊肉中礦物元素含量均具有指紋特征。采用單分類建模策略，只需收集真實(shí)樣本集建模，即可在多種欺詐樣本中鑒別真實(shí)樣本。基于3?種地理標(biāo)志羊肉樣本分別建立的類類比軟獨(dú)立建模（soft independent modeling of class analogy，SIMCA）模型性能優(yōu)良，對(duì)測試樣本的鑒別準(zhǔn)確率達(dá)到100%。因此，基于礦物元素指紋結(jié)合單分類建模（SIMCA）的真實(shí)性鑒別技術(shù)

閱讀量: 251 發(fā)表時(shí)間: 2023-01-03
固相萃取-氣相色譜質(zhì)譜法測定食品中9 種大麻素

內(nèi)容: 建立了測定橄欖油、豬肉、面包等食品中包括合成大麻在內(nèi)9?種大麻素的氣相色譜-質(zhì)譜分析方法。樣品經(jīng)甲醇和乙腈提取、固相萃取凈化以及HP-5MS毛細(xì)管色譜柱分離，使用電子電離源、選擇離子監(jiān)測模式以及外標(biāo)法定量。結(jié)果表明：該方法在10～500?μg/L質(zhì)量濃度范圍內(nèi)有良好線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)均大于0.999?2；方法的檢出限（信噪比為3）和定量限（信噪比為10）分別為1～15?μg/kg和2.5～50?μg/kg。對(duì)不同樣品基質(zhì)進(jìn)行1、2、10?倍定量限3?個(gè)水平的加標(biāo)回收實(shí)驗(yàn)，9?種大麻素化合物的回收率為65.

閱讀量: 236 發(fā)表時(shí)間: 2023-01-03
基于高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)檢測畜肉中的瓜爾膠

內(nèi)容: 建立畜肉中瓜爾膠的高效液相色譜-質(zhì)譜測定法。樣品經(jīng)β-甘露聚糖酶酶解，加入乙腈沉淀蛋白后離心，上清液經(jīng)過中性氧化鋁柱凈化，用高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜儀測定，外標(biāo)法定量。結(jié)果表明，瓜爾膠在線性范圍為0～2?g/kg，線性相關(guān)系數(shù)在0.99以上，檢出限為0.030?0?g/kg，定量限為0.100?g/kg，回收率為85.4%～109.8%，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差在1.5%～9.3%之間。該方法前處理簡便、檢測指標(biāo)明確、靈敏度高，可作為定量檢測畜肉中添加瓜爾膠的有效手段。

閱讀量: 227 發(fā)表時(shí)間: 2023-01-03
氧化胭脂蟲紅酸用于蘑菇中的鐵離子檢測

內(nèi)容: 為進(jìn)一步開發(fā)胭脂蟲紅酸的熒光檢測應(yīng)用，以胭脂蟲紅酸為原料，高碘酸鉀為氧化劑，通過乙醇/水熱法一步合成水溶性可發(fā)射藍(lán)色熒光的氧化胭脂蟲紅酸（oxidized carminic acid，OCA）。通過傅里葉變換紅外光譜法和X射線光電子能譜分析表明OCA結(jié)構(gòu)中含有共軛芳香環(huán)結(jié)構(gòu)和豐富的含氧官能團(tuán)，透射電子顯微鏡和動(dòng)態(tài)散射光測試表明其平均粒徑約為7.5?nm。光學(xué)測試表明，OCA的熒光發(fā)射位于380～620?nm區(qū)間，最大激發(fā)波長為336?nm，最大發(fā)射波長為445?nm；其熒光在pH?1～9的溶液和含有不同陰

閱讀量: 238 發(fā)表時(shí)間: 2023-01-03
基于嗅覺可視化技術(shù)的眉茶等級(jí)分類方法

內(nèi)容: 為了快速、準(zhǔn)確地對(duì)眉茶等級(jí)進(jìn)行分類，提出了一種基于嗅覺可視化技術(shù)的眉茶等級(jí)快速分類方法。首先，根據(jù)卟啉顯色反應(yīng)預(yù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，選定了12?種顯色效果明顯的卟啉指示劑制備嗅覺可視化傳感器陣列，通過該傳感器陣列與不同等級(jí)的眉茶茶湯進(jìn)行反應(yīng)，獲取不同的特征圖像。然后，對(duì)特征圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析和降維，將得到的不同維數(shù)的主成分分析結(jié)果作為輸入變量，構(gòu)建支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）眉茶等級(jí)分類模型。最后，引入3 種群體智能優(yōu)化算法（螢火蟲算法、灰狼優(yōu)化算法、布谷鳥算法）對(duì)SVM分

閱讀量: 224 發(fā)表時(shí)間: 2023-01-03
超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定牛奶中24 種真菌毒素

內(nèi)容: 運(yùn)用基質(zhì)分散固相萃取凈化，建立牛奶中24?種真菌毒素（黃曲霉毒素B1、黃曲霉毒素B2、黃曲霉毒素G1、黃曲霉毒素G2、黃曲霉毒素M1、赭曲霉毒素A、玉米赤霉烯酮、玉米赤霉酮、α-玉米赤霉烯醇、β-玉米赤霉烯醇、α-玉米赤霉醇、β-玉米赤霉醇、T-2毒素、HT-2霉素、伏馬毒素B1、伏馬毒素B2、伏馬毒素B3、脫氧雪腐鐮刀菌烯醇、3-乙酰脫氧雪腐鐮刀菌烯醇、15-乙酰脫氧雪腐鐮刀菌烯醇、交鏈孢霉單甲基醚、交鏈孢酚、騰毒素、細(xì)交鏈孢菌酮酸）多殘留檢測的超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜檢測方法。樣品經(jīng)80%乙腈溶液（體

閱讀量: 247 發(fā)表時(shí)間: 2023-01-03
一種基于雙重ddPCR的肉制品中牛源性成分的定量分析方法

內(nèi)容: 將低價(jià)肉類原料摻入高價(jià)肉制品是一種典型的肉類摻假方式，為準(zhǔn)確鑒別牛肉及牛肉制品的真?zhèn)危⒁环N基于雙重微滴式數(shù)字聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（droplet digital polymerase chain reaction，ddPCR）的牛源性成分定量分析方法。通過對(duì)14?種動(dòng)物的Beta-actin單拷貝基因序列進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)牛源性特異性引物、探針與動(dòng)物源性成分通用引物、探針并建立雙重ddPCR體系，推導(dǎo)出牛源性成分質(zhì)量與其特異性擴(kuò)增拷貝數(shù)之間的計(jì)算公式，對(duì)牛源性成分進(jìn)行定量檢測該方法得到牛源性成分質(zhì)量M牛（mg）

閱讀量: 230 發(fā)表時(shí)間: 2023-01-03
基于GC-MS指紋圖譜和XGBoost機(jī)器學(xué)習(xí)的瀘型基酒貯存時(shí)間鑒別

內(nèi)容: 通過頂空固相微萃取結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用采集揮發(fā)性成分指紋圖譜，采用極端梯度提升算法建立回歸模型，運(yùn)用極端隨機(jī)森林的變量重要性評(píng)估、sklearn特征選擇模塊中的單變量線性回歸測試（F_regression）以及連續(xù)目標(biāo)變量的互信息（mutual_info_regression）確定有效建模變量，對(duì)白酒的貯存時(shí)間進(jìn)行鑒別。模型的R2評(píng)估結(jié)果為0.987，預(yù)測模型可靠性較好，為白酒酒齡的判斷提供了新思路。

閱讀量: 211 發(fā)表時(shí)間: 2023-01-03
仿生皮膚電化學(xué)傳感器的構(gòu)建及其對(duì)雞蛋過敏原卵清蛋白的檢測

內(nèi)容: 為模擬食物過敏原刺激皮膚后的真實(shí)反應(yīng)，參考人體皮膚的層次結(jié)構(gòu)，利用成纖維細(xì)胞和肥大細(xì)胞聯(lián)合打印具有表皮層和皮下組織層的仿生皮膚微組織，結(jié)合聚吡咯修飾、電化學(xué)快檢技術(shù)構(gòu)建仿生皮膚電化學(xué)傳感器。結(jié)果表明，該傳感器對(duì)雞蛋卵清蛋白能夠進(jìn)行良好識(shí)別檢測，其中，線性范圍為0.5～2.5?μg/mL，線性方程為y＝4.45C＋14.24，R2為0.998，檢出限為0.19?μg/mL。該電化學(xué)傳感器的成功構(gòu)建表明生物3D打印技術(shù)制備具有多細(xì)胞復(fù)合仿生結(jié)構(gòu)的可能性。

閱讀量: 230 發(fā)表時(shí)間: 2023-01-03

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