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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

2003年第24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Cu2＋的檢測

內(nèi)容: 利用甲烷氧化菌素（methanobactin，Mb）可特異性捕獲Cu2＋的特點，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)測脂肪酶水解三油酸甘油酯時電信號的響應(yīng)情況，Cu2＋與Mb特異性接合并在脂肪酶周圍產(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，從而實現(xiàn)對Cu2＋的快速定性、超痕量反定量檢測。結(jié)果表明：采用差分脈沖伏安法測得最優(yōu)檢測體系為底物三油酸甘油酯溶

閱讀量: 232 發(fā)表時間: 2022-10-24
西藍(lán)花莖葉氮、硫和硅摻雜的碳量子點對敵敵畏的快速檢測方法構(gòu)建

內(nèi)容: 為實現(xiàn)食品中敵敵畏的快速、準(zhǔn)確檢測，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（carbon quantum dots，CDs），采用動態(tài)光散射、X射線衍射以及X射線光電子能譜等手段對其進(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。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)表時間: 2022-10-24
超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測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)譜法測定食用植物油中典型鏈格孢霉毒素殘留。正交試驗確定最優(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碳酸銨溶液為流動相，梯度洗脫，采用電噴霧離子源負(fù)離子多反應(yīng)監(jiān)測模式測定。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: 231 發(fā)表時間: 2022-10-24
靈芝酸A多克隆抗體制備及酶聯(lián)免疫吸附測定法的建立

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兔，獲得針對偶聯(lián)抗原的多克隆抗體。對多克隆抗體的效價及靶向進(jìn)行分析后，構(gòu)建靈芝酸A的間接競爭酶聯(lián)免疫吸附測定法。結(jié)果顯示：多克隆抗體中存在靶向偶聯(lián)抗原3 個區(qū)域的獨(dú)特型抗體，總效價為1∶78 125，其中抗靈芝酸A特異性抗體效價為1∶3 125。間接競爭酶聯(lián)免疫吸附測定法的靈芝酸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。樣品測定批間變異系數(shù)低于10%，樣品加標(biāo)

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

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)量降低問題，應(yīng)用高光譜成像技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量法對油茶果成熟度進(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全波段光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法（competitive adaptive reweight

閱讀量: 209 發(fā)表時間: 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為模板，使用甲基丙烯酸和苯胺在水溶液中聚合而成。將MIPIS作為萃取尖端對豆奶粉、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。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)表時間: 2022-10-24
QuEChERS-UPLC-MS/MS法同時測定刺梨中11 種農(nóng)藥殘留

內(nèi)容: 目的：建立高維生素含量刺梨果實中11 種常用農(nóng)藥殘留量的測定方法。方法：采用添加回收實驗篩選和優(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，通過優(yōu)化各農(nóng)藥離子對的碎裂電壓、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: 215 發(fā)表時間: 2022-10-24
烹飪過程對空心菜和卷心菜硝酸鹽潛在安全風(fēng)險的影響

內(nèi)容: 研究4 種烹飪（油炒、汽蒸、微波和水煮）過程對空心菜和卷心菜中硝酸鹽、亞硝酸鹽和抗氧化能力的影響，并通過抗氧化性/體內(nèi)亞硝酸鹽比（antioxidant/in vivo nitrite ratio，A/N）值評價其硝酸鹽潛在安全風(fēng)險。結(jié)果表明，油炒會同時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%）的同時提升鐵離子還原能力（76.35%～112.99%）。基于可食用性和A/

閱讀量: 215 發(fā)表時間: 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)評價

內(nèi)容: 依據(jù)專家感官評價，將21 個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 個變量對分類起到重要作用。進(jìn)一步，基于偏最小二乘回歸和逐步多元回歸分析實現(xiàn)了對茶湯綜合品質(zhì)得

閱讀量: 234 發(fā)表時間: 2022-10-24
不同貯酒容器對鳳香型白酒風(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，以新酒為對照，對酒海貯酒、陶壇貯酒、不銹鋼罐貯酒及對照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)表時間: 2022-10-24

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