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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

1982年第03卷08期返回列表

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基于鎳基堿式碳酸鹽修飾電極的無酶葡萄糖電化學(xué)傳感器構(gòu)建

內(nèi)容: 在碳紙基底上采用一步水熱法原位生長過渡金屬鎳基堿式碳酸鹽（Ni-CHs），構(gòu)建高靈敏度和選擇性的無酶葡萄糖傳感器。利用X射線衍射、掃描電子顯微鏡對材料進(jìn)行物相鑒定和形貌表征。采用循環(huán)伏安法和時間-電流曲線評估傳感器的性能。結(jié)果表明，Ni-CHs/CP在0.5 V的低電勢下對葡萄糖具有最佳檢測能力，傳感器的氧化峰電流在葡萄糖濃度為0.95 μmol/L～2.623 mmol/L范圍內(nèi)呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.998，檢出限為0.31 μmol/L（RSN=3），響應(yīng)時間為3.5 s。此傳感器具有良好

閱讀量: 209 發(fā)表時間: 2022-05-30
基于主成分分析及聚類分析的不同產(chǎn)地冬棗品質(zhì)特性分析

內(nèi)容: 通過測定采自5 個主產(chǎn)區(qū)冬棗的18 個品質(zhì)指標(biāo)，基于多重比較、相關(guān)性分析、主成分分析、聚類分析和Fisher判別分析對不同產(chǎn)地冬棗品質(zhì)進(jìn)行評價并篩選特征指標(biāo)。繼而根據(jù)不同地域冬棗的特征指標(biāo)，探討其對冬棗產(chǎn)地溯源的可行性。結(jié)果表明：主成分分析綜合得分結(jié)果表明新疆和田和山東沾化是冬棗的優(yōu)勢產(chǎn)區(qū)；結(jié)合聚類分析將18 項品質(zhì)指標(biāo)簡化為可溶性固形物、鉀、錳、單果質(zhì)量、硬度、乙醇、色澤和含水量8 項具有代表性的特征指標(biāo)；Fisher判別分析顯示8 個特征指標(biāo)可作為5 個冬棗主產(chǎn)區(qū)產(chǎn)地溯源的品質(zhì)指標(biāo)，且對冬棗產(chǎn)地整體正

閱讀量: 242 發(fā)表時間: 2022-05-30
Real-time PCR和雙向電泳聯(lián)合鑒別嬰幼兒配方羊乳粉的乳源成分

內(nèi)容: 為實現(xiàn)對嬰幼兒配方羊乳粉中乳源成分的準(zhǔn)確判別，將基因檢測作為初篩方法，以蛋白質(zhì)雙向電泳作為確證方法，研究該技術(shù)路線下對乳源成分檢測的靈敏度、準(zhǔn)確性等指標(biāo)。優(yōu)化建立的基于嗜熱蛋白酶的一步式DNA提取法，僅需通過溫控反應(yīng)在17 min內(nèi)完成DNA步驟，極大縮短了樣品前處理時間；建立的快速實時聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（real-time polymerase chain reaction，real-time PCR）程序僅需28 min 26 s即可完成檢測。通過牛（家牛、水牛、牦牛）、羊（山羊和綿羊）、山羊、綿羊單一乳

閱讀量: 202 發(fā)表時間: 2022-05-30
基于多元素含量分析結(jié)合化學(xué)計量學(xué)技術(shù)的橄欖油等級鑒別方法

內(nèi)容: 基于多元素含量分析結(jié)合化學(xué)計量學(xué)技術(shù)對特級初榨橄欖油和精煉橄欖油進(jìn)行等級鑒別。結(jié)果表明，采用主成分分析可成功區(qū)分特級初榨橄欖油和精煉橄欖油，建立可靠的橄欖油等級鑒別的正交偏最小二乘法判別分析模型，結(jié)果與主成分分析一致，且各等級橄欖油組內(nèi)聚類效果明顯；聚類分析也有效鑒別了兩種等級橄欖油。篩選出區(qū)分兩個等級橄欖油的8 種特征性元素，分別為Al、Fe、Cu、Ba、V、Sc、La、Zn。因此，采用多元素含量分析結(jié)合化學(xué)計量學(xué)技術(shù)可用于特級初榨橄欖油和精煉橄欖油的鑒別。

閱讀量: 231 發(fā)表時間: 2022-05-30
油煎豬肉餅中6 種氨基咔啉類雜環(huán)胺的檢測方法及加工條件對其生成的影響

內(nèi)容: 建立一種同時測定油煎豬肉餅中6 種氨基咔啉類雜環(huán)胺（2-氨基-3-甲基-9H-吡啶并[2,3-b]吲哚、2-氨基-9H-吡啶并[2,3-b]吲哚、1-甲基-9H-吡啶并[3,4-b]吲哚、9H-吡啶并[3,4-b]吲哚、3-氨基-1,4-二甲基-5H-吡啶并[4,3-b]-吲哚和3-氨基-1-甲基-5H-吡啶并[4,3-b]吲哚）的超高效液相色譜-四極桿/靜電場軌道阱高分辨質(zhì)譜檢測方法，并研究加工條件對豬肉餅中6 種氨基咔啉類雜環(huán)胺生成的影響。結(jié)果表明，待測雜環(huán)胺的最優(yōu)提取和凈化條件為：1 g樣品中添加1

閱讀量: 216 發(fā)表時間: 2022-05-30
基于適配體吸附金納米顆粒比色傳感檢測組胺

內(nèi)容: 建立一種基于核酸適配體吸附金納米顆粒（gold nanoparticles，AuNPs）比色傳感方法特異性檢測組胺的方法。利用組胺的雙重作用，1）能與其適配體特異性識別，暴露AuNPs表面；2）多余組胺中的咪唑環(huán)結(jié)構(gòu)能取代AuNPs表面的檸檬酸根離子，破壞AuNPs間的相互靜電作用，導(dǎo)致聚集現(xiàn)象，進(jìn)而引起從紅到藍(lán)的顏色變化，從而實現(xiàn)組胺的定量檢測。利用紫外-可見分光度計考察AuNPs的吸光度變化，得出比色方法的檢測限為8.89 nmol/L，線性范圍為50 nmol/L～1.2 μmol/L（R2=0.9

閱讀量: 238 發(fā)表時間: 2022-05-30
茅臺酒糟中生育酚類、甾醇類和三萜類物質(zhì)的檢測及溯源

內(nèi)容: 采用超聲輔助提取結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)，建立酒糟中生育酚類、甾醇類和三萜類生物活性物質(zhì)的分析方法，考察溶劑種類及料液比對目標(biāo)物提取效果的影響，并在最優(yōu)條件下實現(xiàn)茅臺酒糟中5 種生育酚類、9 種甾醇類和4 種三萜類物質(zhì)的定性以及其中7 種生育酚類和甾醇類物質(zhì)的定量分析。7 種物質(zhì)在其線性范圍內(nèi)線性良好（R2＞0.99），穩(wěn)定性好（相對標(biāo)準(zhǔn)偏差均不高于6.40%），準(zhǔn)確度高（加標(biāo)回收率在88.9%～102.3%之間），通過對茅臺酒糟中18 種生物活性物質(zhì)進(jìn)行溯源分析，明確釀酒原料是其主要來源。

閱讀量: 229 發(fā)表時間: 2022-05-30
單叢茶香氣物質(zhì)基礎(chǔ)分析

內(nèi)容: 采用茶葉感官審評及氣相色譜-質(zhì)譜等技術(shù)手段對香氣成分進(jìn)行檢測，并結(jié)合多種統(tǒng)計分析方法，系統(tǒng)研究單叢茶香氣化學(xué)品質(zhì)的物質(zhì)基礎(chǔ)。結(jié)果表明：單叢茶最主要揮發(fā)性物質(zhì)為吲哚、脫氫芳樟醇、芳樟醇、茉莉內(nèi)酯、臧紅花醛和β-環(huán)檸檬醛，其他重要揮發(fā)性物質(zhì)為橙花叔醇、苯乙腈和α,4-二甲基-3-環(huán)己烯-1-乙醛等。在單叢茶揮發(fā)性組分中，以花果香為主的醇類化合物含量最多，含氮化合物含量次之。在相關(guān)分析與聚類分析中，銀花香和桂花香表現(xiàn)較為獨特。蜜香型和花香型單叢茶在主成分分析和正交偏最小二乘法判別分析結(jié)果中有較好分屬區(qū)域，所建正

閱讀量: 240 發(fā)表時間: 2022-05-30
不同產(chǎn)區(qū)花椒油的椒麻感官特性及物質(zhì)組成

內(nèi)容: 以17 種不同產(chǎn)地紅花椒為原料，油炸法制取花椒油，采用感官評價和高效液相色譜法測定花椒油麻感強度的時間動態(tài)曲線和呈麻物質(zhì)含量及組成，進(jìn)一步采用偏最小二乘判別分析及系統(tǒng)聚類分析研究不同產(chǎn)區(qū)花椒油的麻感特征及差異。結(jié)果表明：不同產(chǎn)區(qū)花椒油的麻感特征及呈麻物質(zhì)組成差異顯著（P＜0.05），甘肅伏椒、棉椒及四川茂縣、汶川的花椒油樣品聚為1 類，四川南椒的花椒油樣品聚為1 類，陜西、山西、河北大紅袍聚為1 類，山東萊蕪大、小顆粒未知品種花椒制取的花椒油聚為1 類。相關(guān)研究旨在為花椒油麻感風(fēng)味數(shù)據(jù)庫提供基礎(chǔ)理論支持，

閱讀量: 204 發(fā)表時間: 2022-05-30
超高效液相色譜-三重四極桿串聯(lián)質(zhì)譜法定量分析云南大葉種茶酚類成分

內(nèi)容: 基于超高效液相色譜-三重四極桿串聯(lián)質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)，建立和驗證一種高靈敏度、高特異性和高通量的靶向定量分析方法，其具有良好的線性、準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。該方法成功應(yīng)用于4 類云南大葉種茶葉中90 個酚類成分的準(zhǔn)確同時定量分析。結(jié)果表明，絕大部分酚類成分在未發(fā)酵茶（綠茶或普洱生茶）中含量較高，但游離酚酸、黃酮苷元和茶黃素在發(fā)酵茶（紅茶或普洱熟茶）中的含量更高。偏最小二乘判別分析進(jìn)一步揭示了不同類型茶葉的酚類成分差異，并篩選到系列化學(xué)標(biāo)志物。

閱讀量: 209 發(fā)表時間: 2022-05-30

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