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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

2012年第33卷08期返回列表

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肉眼讀取-熒光微球競爭免疫層析法半定量快速檢測保健食品中的西布曲明

內(nèi)容: 建立一種新型的西布曲明半定量檢測方法。通過在檢測試紙條上設(shè)置4?條包被有抗原的檢測線，和被測抗原反應(yīng)后的剩余標(biāo)記抗體與包被抗原的反應(yīng)濃度可梯度降低，實(shí)現(xiàn)在單一試紙條構(gòu)建多級靈敏度的免疫反應(yīng)，從而建立基于波長470?nm手電筒作為激發(fā)光源、肉眼讀取結(jié)果的西布曲明熒光微球競爭免疫層析半定量檢測方法。對吐溫-20表面活性劑含量、標(biāo)記抗體量、包被抗原質(zhì)量濃度、硝酸纖維膜類型和層析反應(yīng)時(shí)間等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，通過試紙條上顯色條帶的數(shù)量對西布曲明進(jìn)行半定量。結(jié)果顯示，在優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)條件下，該檢測方法檢出限為0.05?μg/

閱讀量: 241 發(fā)表時(shí)間: 2021-07-13
適配體結(jié)合量子點(diǎn)技術(shù)同時(shí)檢測金黃色葡萄球菌和大腸埃希氏菌O157:H7方法

內(nèi)容: 目的：基于適配體結(jié)合量子點(diǎn)技術(shù)，建立一種同時(shí)針對金黃色葡萄球菌、大腸埃希氏菌O157:H7兩種食源性致病菌快速高效、靈敏的檢測方法。方法：利用表面增強(qiáng)拉曼光譜技術(shù)篩選出與目標(biāo)菌結(jié)合特異性較好的2?種適配體；利用免疫磁珠與適配體偶聯(lián)技術(shù)特異性捕獲2?種目標(biāo)菌；選取不同發(fā)光原理的2?種量子點(diǎn)，并結(jié)合量子點(diǎn)熒光標(biāo)記技術(shù)構(gòu)建“磁珠＋目標(biāo)菌＋量子點(diǎn)”的“三明治結(jié)構(gòu)”，通過對結(jié)構(gòu)條件優(yōu)化確定2?種目標(biāo)菌的檢出限，并應(yīng)用到市售無菌牛乳實(shí)際樣品中進(jìn)行加標(biāo)回收率實(shí)驗(yàn)。結(jié)果：本研究證明所選取的2?條適配體與目標(biāo)菌的結(jié)合具有高

閱讀量: 234 發(fā)表時(shí)間: 2021-07-13
貴州銅仁梵凈山地區(qū)綠茶的產(chǎn)地溯源

內(nèi)容: 采用電感耦合等離子體質(zhì)譜分析法測定貴州省銅仁市4?個產(chǎn)茶縣42?個綠茶樣品中31?種微量元素含量，采用相關(guān)性分析對各微量元素之間的關(guān)系進(jìn)行分析，利用主成分分析、逐步線性判別分析和正交偏最小二乘-判別分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis，OPLS-DA）對不同產(chǎn)區(qū)綠茶構(gòu)建分類模型。結(jié)果表明，不同產(chǎn)區(qū)之間茶葉樣品中Co、Mo、Ag、Cd、Zn、Al、Y、Nd、Sc、Pr、Gd、Sm、Dy、Er、Yb、Ho、Tb、Tm和Lu元素含量具

閱讀量: 202 發(fā)表時(shí)間: 2021-07-13
三文魚中晚期糖基化終末產(chǎn)物含量測定及產(chǎn)地特征因子分析

內(nèi)容: 建立超高效液相色譜-串聯(lián)三重四極桿質(zhì)譜同時(shí)檢測三文魚中羧甲基賴氨酸（N-carboxymethyllysine，CML）和羧乙基賴氨酸（N-carboxyethyllysine，CEL）的分析方法。色譜柱為ACQUITY UPLC HSS T3柱（2.1?mm×150?mm，1.8?μm），流動相A為100%乙腈、B為0.1%甲酸，電噴霧離子源正離子模式掃描，多反應(yīng)監(jiān)測模式定性分析，同位素內(nèi)標(biāo)稀釋法定量；樣品經(jīng)脫脂、還原、水解和Oasis?MCX固相萃取柱凈化等步驟后上機(jī)分析；方法平均回收率為90%～95

閱讀量: 217 發(fā)表時(shí)間: 2021-07-13
基于牛乳非蛋白生物標(biāo)志物定量檢測山羊乳中摻加的牛乳

內(nèi)容: 為克服酶聯(lián)免疫吸附法無法檢測羊乳中摻加的經(jīng)過熱處理的牛乳的局限，本研究首先通過氣相色譜-質(zhì)譜法發(fā)現(xiàn)牛乳區(qū)別于山羊乳的關(guān)鍵非蛋白生物標(biāo)志物為N-乙酰氨基葡萄糖，然后基于該標(biāo)志物開發(fā)基于高效液相色譜手段定量檢測山羊乳中摻加的牛乳的方法。樣品在70?℃經(jīng)1-苯基-3-甲基-5-吡唑啉酮衍生60?min后，在高效液相色譜儀上使用反相C18色譜柱對目標(biāo)物進(jìn)行分離，在245?nm紫外波長下對其進(jìn)行檢測，根據(jù)N-乙酰氨基葡萄糖含量推算山羊乳中摻加的牛乳量。該方法的牛乳摻加量檢出限和定量限分別為0.3%和1.0%，在1%

閱讀量: 207 發(fā)表時(shí)間: 2021-07-13
超高效液相色譜-高分辨質(zhì)譜測定白酒中氨基甲酸乙酯含量

內(nèi)容: 利用氨基甲酸乙酯（ehthy carbamate，EC）源內(nèi)裂解的特殊性質(zhì)，在超高效液相色譜-高分辨質(zhì)譜一級全掃描模式下，以EC母離子（m/z 90.05）及其子離子（m/z 62.02）作為定性離子，m/z?62.02作為定量離子，開發(fā)醬香型白酒中EC的一級子離子定量法，有效解決了一級母離子定量噪音較大、二級子離子定量響應(yīng)較低的問題。結(jié)果表明，在12.2～244?μg/L內(nèi)線性相關(guān)系數(shù)大于0.999，檢出限為0.95?μg/L，加標(biāo)回收率在83.46%～106.79%之間，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.67%～3.

閱讀量: 204 發(fā)表時(shí)間: 2021-07-13
基于低共熔溶劑的液液微萃取技術(shù)測定食用油中的新煙堿類殺蟲劑

內(nèi)容: 利用合成的低共熔溶劑（deep eutectic solvent，DES）作為液液微萃取技術(shù)中的萃取劑，利用超聲波輔助分散，建立高效液相色譜測定食用油中4?種新煙堿類殺蟲劑（噻蟲嗪、吡蟲啉、啶蟲脒、噻蟲啉）的方法。首先將合成的DES加入到含有目標(biāo)分析物的食用油（正己烷稀釋）中，進(jìn)行超聲輔助分散加速提取，然后離心，吸出上層液體，再用微量注射器吸取DES富集相（下層）進(jìn)行液相色譜分析。根據(jù)單一變量法，對影響萃取效率的一些因素進(jìn)行優(yōu)化，如DES的種類和體積、超聲萃取時(shí)間、離心時(shí)間等。在最佳條件下，回收率在81.

閱讀量: 242 發(fā)表時(shí)間: 2021-07-13
UPLC-MS/MS法同時(shí)檢測食品中3種主要牛奶過敏原

內(nèi)容: 為準(zhǔn)確定量食品中的牛奶過敏原，采用超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法同時(shí)檢測3?種主要牛奶過敏原β-乳球蛋白、αs1-酪蛋白和αs2-酪蛋白，避免單一致敏蛋白在加工中的降解和靈敏度不高導(dǎo)致的假陰性。標(biāo)準(zhǔn)蛋白酶解液經(jīng)納升液相色譜-串聯(lián)軌道阱高分辨質(zhì)譜分析后，篩選得到8?條特征肽段。利用三重四極桿質(zhì)譜多反應(yīng)監(jiān)測模式，選擇面粉作為空白基質(zhì)進(jìn)行方法學(xué)驗(yàn)證。結(jié)果表明，該方法在1.6～30?000?ng/mL范圍內(nèi)線性良好，R2＞0.999；定量限分別為β-乳球蛋白50?μg/g、αs1-酪蛋白3.2?μg/g、αs2-酪蛋

閱讀量: 213 發(fā)表時(shí)間: 2021-07-13
上海進(jìn)口水產(chǎn)品中副溶血性弧菌耐藥性、毒力基因和遺傳特征

內(nèi)容: 為研究上海進(jìn)口水產(chǎn)品中副溶血性弧菌的耐藥性、關(guān)鍵毒力基因攜帶情況以及遺傳進(jìn)化關(guān)系，為其科學(xué)預(yù)警和溯源提供數(shù)據(jù)支持，針對2017—2019年從上海口岸進(jìn)口水產(chǎn)品中分離的68?株副溶血性弧菌，分析其抗生素敏感性、關(guān)鍵毒力基因攜帶情況和多位點(diǎn)序列分型。副溶血性弧菌對氨芐西林耐藥率最高（98.53%），對其余抗生素耐藥率相對較低，對左氧氟沙星和氯霉素均敏感。對9?種抗生素中介耐藥，其中氨基糖苷類、哌拉西林、環(huán)丙沙星和頭孢西丁中介耐藥率較高。20.59%菌株耐2?種及以上抗生素。發(fā)現(xiàn)1?株攜帶trh，均不攜帶tdh

閱讀量: 210 發(fā)表時(shí)間: 2021-07-13
基于高光譜和超聲成像技術(shù)的原切與合成調(diào)理牛排鑒別

內(nèi)容: 針對市場上存在合成調(diào)理牛排冒充原切售賣的現(xiàn)象，研究利用高光譜和超聲成像技術(shù)對它們進(jìn)行鑒別的方法。分別采集原切與合成調(diào)理牛排的高光譜和超聲圖像信息，利用灰度共生矩陣法提取圖像的紋理特征值，分別建立線性判別分析、K最鄰近（K-nearest neighbor，KNN）、反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)（extreme learning machine，ELM）4?種鑒別模型，而后將2?種技術(shù)數(shù)據(jù)融合建模，并采用連續(xù)投影法、競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法（competitive adaptive reweighted

閱讀量: 261 發(fā)表時(shí)間: 2021-07-13

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