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領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新

—— 中國(guó)食品雜志社

2013年第34卷16期返回列表

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甲烷氧化菌素耦合脂肪酶生物傳感器差分脈沖伏安法對(duì)Cu2＋的檢測(cè)

內(nèi)容: 利用甲烷氧化菌素（methanobactin，Mb）可特異性捕獲Cu2＋的特點(diǎn)，構(gòu)建Mb耦合脂肪酶生物傳感器，并利用熒光光譜、紫外光譜、傅里葉變換紅外光譜以及透射電子掃描電鏡對(duì)制備成功的固定化脂肪酶（Lipase@AuNPs）結(jié)構(gòu)和形貌進(jìn)行表征。借助生物傳感器監(jiān)測(cè)脂肪酶水解三油酸甘油酯時(shí)電信號(hào)的響應(yīng)情況，Cu2＋與Mb特異性接合并在脂肪酶周?chē)a(chǎn)生富集現(xiàn)象，抑制脂肪酶的催化活性，電流強(qiáng)度顯著下降，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)Cu2＋的快速定性、超痕量反定量檢測(cè)。結(jié)果表明：采用差分脈沖伏安法測(cè)得最優(yōu)檢測(cè)體系為底物三油酸甘油酯溶

閱讀量: 232 發(fā)表時(shí)間: 2022-10-24
西藍(lán)花莖葉氮、硫和硅摻雜的碳量子點(diǎn)對(duì)敵敵畏的快速檢測(cè)方法構(gòu)建

內(nèi)容: 為實(shí)現(xiàn)食品中敵敵畏的快速、準(zhǔn)確檢測(cè)，以廢棄的西藍(lán)花莖葉作為前體，水熱碳化法綠色制備了氮、硫、硅摻雜的碳量子點(diǎn)（carbon quantum dots，CDs），采用動(dòng)態(tài)光散射、X射線衍射以及X射線光電子能譜等手段對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)表征以及元素分析。進(jìn)一步依據(jù)酶抑制反應(yīng)原理，構(gòu)建了CDs/Fe2＋/乙酰膽堿酯酶反應(yīng)檢測(cè)體系，并將所制備的熒光傳感器運(yùn)用于有機(jī)磷農(nóng)藥的檢測(cè)。結(jié)果表明，新型CDs具有石墨烯結(jié)構(gòu)，其量子產(chǎn)率約為9.53%，兼具良好的水溶解性以及光致發(fā)光性，測(cè)得其粒徑約為30 nm，其表面氮、硫、硅元素存在

閱讀量: 241 發(fā)表時(shí)間: 2022-10-24
超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測(cè)定食用植物油中典型鏈格孢霉毒素

內(nèi)容: 建立超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測(cè)定食用植物油中典型鏈格孢霉毒素殘留。正交試驗(yàn)確定最優(yōu)提取條件為4 mL甲醇-乙腈溶液（1∶1，V/V）渦旋萃取10 s。選取Waters BEH C18（100 mm×2.1 mm，1.7 μm）色譜柱，乙腈和1 mmol/L碳酸銨溶液為流動(dòng)相，梯度洗脫，采用電噴霧離子源負(fù)離子多反應(yīng)監(jiān)測(cè)模式測(cè)定。細(xì)交鏈格孢菌酮酸在0.02～0.2 mg/L質(zhì)量濃度范圍內(nèi)線性關(guān)系良好，鏈格孢酚、交鏈孢烯、騰毒素、交鏈格孢酚單甲醚4 種毒素在0.002～0.2 mg/L質(zhì)量濃度范圍內(nèi)線性關(guān)系良

閱讀量: 230 發(fā)表時(shí)間: 2022-10-24
靈芝酸A多克隆抗體制備及酶聯(lián)免疫吸附測(cè)定法的建立

內(nèi)容: 以牛血清白蛋白為載體，采用活化酯法合成靈芝酸A的偶聯(lián)抗原作為免疫原，按照免疫程序接種試驗(yàn)兔，獲得針對(duì)偶聯(lián)抗原的多克隆抗體。對(duì)多克隆抗體的效價(jià)及靶向進(jìn)行分析后，構(gòu)建靈芝酸A的間接競(jìng)爭(zhēng)酶聯(lián)免疫吸附測(cè)定法。結(jié)果顯示：多克隆抗體中存在靶向偶聯(lián)抗原3 個(gè)區(qū)域的獨(dú)特型抗體，總效價(jià)為1∶78 125，其中抗靈芝酸A特異性抗體效價(jià)為1∶3 125。間接競(jìng)爭(zhēng)酶聯(lián)免疫吸附測(cè)定法的靈芝酸A檢出限為0.3 μg/L，半數(shù)抑制濃度為4.0 μg/L，線性范圍在0.6～27.3 μg/L之間。樣品測(cè)定批間變異系數(shù)低于10%，樣品加標(biāo)

閱讀量: 229 發(fā)表時(shí)間: 2022-10-24
高光譜成像技術(shù)檢測(cè)油茶果成熟度

內(nèi)容: 為解決油茶果采摘期判斷不準(zhǔn)確可能導(dǎo)致的茶油產(chǎn)量降低問(wèn)題，應(yīng)用高光譜成像技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量法對(duì)油茶果成熟度進(jìn)行定性判別。完成了高光譜圖像的曲率校正，分析不同成熟階段油茶果的光譜特征和理化特征的變化情況。使用4 種不同的分類算法建立基于全波段光譜數(shù)據(jù)的油茶果成熟度判別模型，發(fā)現(xiàn)支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）模型的分類正確率最高為97%。結(jié)合5 種特征變量選擇方法對(duì)全波段光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過(guò)競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)算法（competitive adaptive reweight

閱讀量: 209 發(fā)表時(shí)間: 2022-10-24
新型分子印跡聚合物修飾的選擇性離子源結(jié)合電噴霧電離質(zhì)譜快速檢測(cè)莠滅凈和莠去津

內(nèi)容: 基于分子印跡聚合物修飾鐵片（molecularly imprinted polymer modified iron sheet，MIPIS）制備了一種選擇性的敞開(kāi)式質(zhì)譜離子源，結(jié)合電噴霧電離質(zhì)譜，構(gòu)建一種快速檢測(cè)食品基質(zhì)中莠滅凈和莠去津痕量殘留的方法。分子印跡聚合物以氰草津?yàn)槟０澹褂眉谆┧岷捅桨吩谒芤褐芯酆隙伞IPIS作為萃取尖端對(duì)豆奶粉、小麥和牛奶中的莠滅凈和莠去津進(jìn)行富集，隨后作為敞開(kāi)式質(zhì)譜離子源結(jié)合電噴霧電離質(zhì)譜直接進(jìn)行檢測(cè)。結(jié)果顯示，在0.2～200 μg/L范圍內(nèi)線性良好，相關(guān)系數(shù)

閱讀量: 216 發(fā)表時(shí)間: 2022-10-24
QuEChERS-UPLC-MS/MS法同時(shí)測(cè)定刺梨中11 種農(nóng)藥殘留

內(nèi)容: 目的：建立高維生素含量刺梨果實(shí)中11 種常用農(nóng)藥殘留量的測(cè)定方法。方法：采用添加回收實(shí)驗(yàn)篩選和優(yōu)化QuEChERS前處理方法的提取劑和凈化方式，最終選用乙腈提取，N-丙基乙二胺和石墨化碳黑進(jìn)行凈化，以0.1%甲酸溶液和乙腈為流動(dòng)相，用0.4 mL/min的流速梯度洗脫；在電噴霧正離子模式下，通過(guò)優(yōu)化各農(nóng)藥離子對(duì)的碎裂電壓、碰撞能量，以獲得最佳響應(yīng)，采用基質(zhì)加標(biāo)準(zhǔn)曲線進(jìn)行定量。結(jié)果：經(jīng)方法驗(yàn)證，11 種農(nóng)藥的方法檢出限在1.31～8.56 μg/kg之間，定量限在4.13～43.57 μg/kg之間，線性相

閱讀量: 214 發(fā)表時(shí)間: 2022-10-24
烹飪過(guò)程對(duì)空心菜和卷心菜硝酸鹽潛在安全風(fēng)險(xiǎn)的影響

內(nèi)容: 研究4 種烹飪（油炒、汽蒸、微波和水煮）過(guò)程對(duì)空心菜和卷心菜中硝酸鹽、亞硝酸鹽和抗氧化能力的影響，并通過(guò)抗氧化性/體內(nèi)亞硝酸鹽比（antioxidant/in vivo nitrite ratio，A/N）值評(píng)價(jià)其硝酸鹽潛在安全風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明，油炒會(huì)同時(shí)提升葉類蔬菜的硝酸鹽含量（28.03%～49.57%）和鐵離子還原能力（108.88%～218.35%），而水煮則相反。微波和汽蒸在降低蔬菜硝酸鹽含量（31.25%～46.61%）的同時(shí)提升鐵離子還原能力（76.35%～112.99%）。基于可食用性和A/

閱讀量: 214 發(fā)表時(shí)間: 2022-10-24
基于智能感官多源信息融合技術(shù)的滇紅工夫茶湯綜合感官品質(zhì)評(píng)價(jià)

內(nèi)容: 依據(jù)專家感官評(píng)價(jià)，將21 個(gè)滇紅工夫茶湯綜合品質(zhì)由好到差依次劃分為甲、乙、丙三類，基于電子鼻、電子舌、電子眼多源信息融合技術(shù)得到112 維的數(shù)據(jù)集用以表征茶湯綜合品質(zhì)。結(jié)果表明：正交偏最小二乘判別分析（R2Y=0.937，Q2=0.900）可以實(shí)現(xiàn)3 類茶湯的有效區(qū)分，基于變量投影重要性值大于1.5篩選出S1（AHS）、S5（NMS）、B71和B32（橙花醇）、B27（月桂烯）、S4（CTS）、B29（檸檬烯）7 個(gè)變量對(duì)分類起到重要作用。進(jìn)一步，基于偏最小二乘回歸和逐步多元回歸分析實(shí)現(xiàn)了對(duì)茶湯綜合品質(zhì)得

閱讀量: 234 發(fā)表時(shí)間: 2022-10-24
不同貯酒容器對(duì)鳳香型白酒風(fēng)味物質(zhì)的影響

內(nèi)容: 為探索貯酒容器對(duì)鳳香型白酒風(fēng)味物質(zhì)的影響，采用氣相色譜法、頂空固相微萃取及氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法和超高效液相色譜法，以新酒為對(duì)照，對(duì)酒海貯酒、陶壇貯酒、不銹鋼罐貯酒及對(duì)照4 種酒樣的風(fēng)味物質(zhì)進(jìn)行分析。結(jié)果鑒定出酯類、醇類、酸類、醛酮類和酚類5 類組分；其中，新酒的風(fēng)味物質(zhì)種類最少，其總質(zhì)量濃度最高（79 種、7 756 mg/L），酒海貯酒的風(fēng)味物質(zhì)種類較多，但其質(zhì)量濃度最低（94 種、4 276 mg/L），而陶壇和不銹鋼罐貯酒種類最多，均為96 種；其總質(zhì)量濃度低于新酒而高于酒海貯酒（分別為5 957

閱讀量: 242 發(fā)表時(shí)間: 2022-10-24

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