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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24期返回列表

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高效液相法測(cè)定刺玫果中金絲桃苷的含量

內(nèi)容: 目的：建立刺玫果中金絲桃苷含量測(cè)定的方法。方法：采用高效液相色譜法測(cè)定，色譜柱為Shim-packVP-ODS C18(4.6mm × 150mm，5μm)；以甲醇(A)和0.2% 磷酸溶液(B)進(jìn)行梯度洗脫，流速為1.0mL/min；進(jìn)樣量20μL；檢測(cè)波長360nm；柱溫40℃。結(jié)果：金絲桃苷進(jìn)樣質(zhì)量濃度在4.76～76.16μg/mL 范圍內(nèi)呈良好的線性關(guān)系，r=0.9993。平均回收率為98.06%，RSD 為1.72%。結(jié)論：采用高效液相色譜法測(cè)定刺玫果中金絲桃苷的含量，方法簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確，可以用于

閱讀量: 129 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
GC-MS法測(cè)定蔬菜中3，5，6-三氯-2羥基吡啶

內(nèi)容: 建立蔬菜中毒死蜱代謝物3,5,6- 三氯-2 羥基吡啶(3,5,6-trichloro-2-pyridinol，TCP)的氣相色譜- 質(zhì)譜檢測(cè)方法。樣品經(jīng)丙酮提取，正己烷去除雜質(zhì)，二氯甲烷反萃取，過無水硫酸鈉去除水分，濃縮后乙酸乙酯溶解，再用N-(特丁基二甲基硅烷基)-N- 甲基三氟乙酰胺(MTBSTFA)衍生，正己烷定容，經(jīng)氣相色譜- 質(zhì)譜檢測(cè)，外標(biāo)法定量。方法的檢出限為8.3μg/kg，加標(biāo)回收率為70.4%～107.6%，RSD 為4.3%～8.7%。在5～500μg/L 的范圍內(nèi)線性范圍良好，相關(guān)

閱讀量: 136 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
雙抗夾心ELISA方法檢測(cè)食品中單核細(xì)胞增生李斯特氏菌

內(nèi)容: 采用0.5% 福爾馬林滅活的單核細(xì)胞增生李斯特氏菌作為免疫原免疫日本大耳兔，獲得抗單核細(xì)胞增生李斯特氏菌多克隆抗體，并以此多克隆抗體作為捕獲抗體，以抗單核細(xì)胞增生李斯特氏菌Internalin A(InlA)單克隆抗體作為檢測(cè)抗體，建立快速、特異的檢測(cè)該菌的雙抗夾心ELISA 方法。結(jié)果表明：該方法對(duì)單核細(xì)胞增生李斯特氏菌純培養(yǎng)液的最低檢測(cè)量為1.7 × 105CFU/mL。在檢測(cè)食品樣品的實(shí)驗(yàn)中，食品樣本對(duì)本方法干擾較小，運(yùn)用選擇性增菌液進(jìn)行前增菌可提高該方法的準(zhǔn)確性。

閱讀量: 165 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
懷枝荔枝中游離態(tài)和鍵合態(tài)風(fēng)味物質(zhì)的檢測(cè)分析

內(nèi)容: 以懷枝荔枝為研究對(duì)象，采用β- 葡萄糖苷酶水解，結(jié)合Amberlite XAD-2 樹脂吸附和GC-MS 分析技術(shù)研究其游離態(tài)和鍵合態(tài)香氣組成。結(jié)果表明，懷枝荔枝中游離態(tài)和鍵合態(tài)香氣成分在組成和含量上差異較大。懷枝荔枝中游離態(tài)香氣成分有41 種，含量較高的有苯甲酸、香葉醇、1,2- 苯二羧酸二異辛酯、苯乙醇、棕櫚酸甲酯、富馬酸二甲酯、苯甲醇等；鍵合態(tài)香氣成分有33 種，含量較高的有苯甲酸、香葉醇、山梨酸、苯乙醇、苯甲醇、鄰苯二甲酸二丁酯、金合歡醇、香茅醇等。其中有15 種物質(zhì)包括1- 十一醇、1- 己醇、

閱讀量: 159 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
應(yīng)用AFLP技術(shù)鑒別不同地區(qū)的普洱茶曬青毛茶

內(nèi)容: 為鑒別不同地區(qū)的普洱茶曬青毛茶，對(duì)31 個(gè)來自不同地區(qū)的普洱茶曬青毛茶進(jìn)行AFLP- 毛細(xì)管電泳技術(shù)分析，一共得到426 個(gè)可重復(fù)的位點(diǎn)，多態(tài)位點(diǎn)百分率為94.6%，聚類分析主要分為臺(tái)地茶類、老樹茶類等兩大類。結(jié)果表明，采用以下方法可鑒別不同來源的普洱茶曬青毛茶：從典型的主要特征峰和染色信號(hào)的最高值和次高值來區(qū)別；從峰形圖的整個(gè)形狀來區(qū)分；與對(duì)照的峰形圖比較來區(qū)分。表明AFLP- 毛細(xì)管電泳技術(shù)是一種高效的分子標(biāo)記技術(shù)，能成功應(yīng)用于不同區(qū)域普洱茶曬青毛茶的鑒別。

閱讀量: 155 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
加工過程中夏橙汁香氣成分的SPME-GC-MS分析

內(nèi)容: 采用固相微萃取- 氣相色譜- 質(zhì)譜法對(duì)伏令夏橙汁加工過程中5 個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)樣品的主要香氣成分進(jìn)行分析，共鑒定出50 種香氣成分，主要為檸檬烯(84.79%～86.92%)、β- 月桂烯(3.87%～5.83%)、α- 蒎烯(1.03%～2.05%)、芳樟醇(0.02%～1.72%)、葵醛(0.15%～0.28%)、辛醛(0.03%～0.52%)和丁酸乙酯(0.12%～0.44%)等。加工過程對(duì)夏橙汁香氣成分種類和含量有重要影響，5 個(gè)樣品香氣成分種類分別為38 種、36 種、31 種、30 種和20 種。精濾

閱讀量: 136 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
牛乳中氨芐青霉素殘留的受體分析法測(cè)定

內(nèi)容: 建立基于受體識(shí)別技術(shù)檢測(cè)牛乳青霉素類抗生素殘留的新方法。通過生物技術(shù)制備與青霉素類抗生素具有高度親和力的受體蛋白質(zhì)，進(jìn)而以其為識(shí)別元件開發(fā)間接競(jìng)爭(zhēng)氨芐青霉素殘留檢測(cè)方法。青霉素受體包被質(zhì)量濃度5μg/mL，生物素化氨芐青霉素質(zhì)量濃度500ng/mL 條件下，對(duì)其殘留量進(jìn)行測(cè)定，檢出限為2μg/kg，有較好的精密度及回收率。在樣品中殘留的青霉素種類已知的前題下(以氨芐青霉素為例)，本方法可以作為定量篩選方法。

閱讀量: 120 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
高效液相色譜法同時(shí)檢測(cè)糧谷中的黃曲霉毒素和赭曲霉毒素

內(nèi)容: 建立糧谷類食品中黃曲霉毒素(B1、B2、G1 和G2)和赭曲霉毒素A 的同時(shí)檢測(cè)方法。樣品經(jīng)過甲醇- 水(80:20，V/V)提取，液液萃取凈化和富集后，三氟乙酸衍生，采用Agilent ZORBAX SB-C18 色譜柱(4.6mm ×250mm)，以乙腈和體積分?jǐn)?shù)2% 冰醋酸溶液為流動(dòng)相梯度洗脫，在線變換波長熒光檢測(cè)。根據(jù)3 倍信噪比的峰響應(yīng)值，確定黃曲霉毒素(B1、B2、G1 和G2)和赭曲霉毒素A 檢出限分別為0.06、0.03、0.18、0.05μg/kg 和0.51μg/kg，上述5

閱讀量: 154 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
氣相色譜-火焰光度法測(cè)定白酒中三丁基錫和三苯基錫

內(nèi)容: 建立氣相色譜法同時(shí)分析白酒中三丁基錫(TBT)和三苯基錫(TPhT)。樣品經(jīng)正己烷萃取，四乙基硼酸鈉衍生化，氣相色譜- 火焰光度法(GC-FPD)進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)影響測(cè)定的各種因素進(jìn)行探討。在0.1～10.0mg/L 質(zhì)量濃度范圍內(nèi)，TBT、TPhT 的吸收峰面積與質(zhì)量濃度線性關(guān)系良好，線性相關(guān)系數(shù)分別為0.9990、0.9995，檢測(cè)限分別為0.0375、0.0489mg/L。在0.5、5.0、10.0mg/L 三個(gè)添加水平下，TBT、TPhT 的平均回收率為89.8%～100.9%，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差為4.1

閱讀量: 116 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07
蔬菜發(fā)酵劑乳酸菌產(chǎn)生物胺的檢測(cè)與評(píng)價(jià)

內(nèi)容: 通過聯(lián)合采用聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)(PCR)技術(shù)和高效液相色譜分析(HPLC)技術(shù)對(duì)本實(shí)驗(yàn)室篩選保藏的60 余株擬準(zhǔn)備用于蔬菜發(fā)酵的乳酸菌形成生物胺的能力和水平進(jìn)行檢測(cè)和評(píng)價(jià)。氨基酸脫羧酶基因的PCR 檢測(cè)結(jié)果表明，受檢菌株中有3 株組氨酸脫羧酶陽性菌和22 株酪氨酸脫羧酶陽性菌；同時(shí)，利用HPLC 法對(duì)受檢乳酸菌在MRS 培養(yǎng)基體系和模式蔬菜發(fā)酵體系中發(fā)酵形成生物胺的水平進(jìn)行分析。受試乳酸菌在MRS 培養(yǎng)基中組胺產(chǎn)生量在4.32～32.15mg/L 之間，酪胺產(chǎn)生量在9.22～114.02mg/L 之間。在發(fā)酵

閱讀量: 135 發(fā)表時(shí)間: 2017-06-07

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