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—— 中國食品雜志社

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基于Fe3O4@MIL-100(Fe)@Ag NPs的三唑磷SERS檢測方法

內(nèi)容: 針對在農(nóng)產(chǎn)品中簡便、快速地檢測農(nóng)藥三唑磷殘留問題，建立基于磁納米、金屬有機框架和Ag納米顆粒（Ag NPs）的核-殼-衛(wèi)星納米結(jié)構表面增強拉曼光譜（surface-enhanced Raman scattering，SERS）基底，并應用在有機磷農(nóng)藥三唑磷的靈敏檢測。通過低溫循環(huán)自組裝法和銀鏡循環(huán)制備了由MIL-100(Fe)包覆的Fe3O4，并在表面原位負載Ag NPs組成的核-殼-衛(wèi)星納米結(jié)構的Fe3O4@MIL-100(Fe)@Ag NPs基底。對蘋果中的三唑磷殘留進行SERS傳感，三唑磷特征峰強度

閱讀量: 239 發(fā)表時間: 2023-07-10
超高效液相色譜-四極桿/靜電場軌道阱高分辨質(zhì)譜法同時篩查和測定番茄中11 種真菌毒素

內(nèi)容: 建立使用超高效液相色譜-四極桿/靜電場軌道阱高分辨質(zhì)譜法同時對番茄中11 種真菌毒素篩查和定量的方法。樣品經(jīng)1%甲酸-乙腈提取后，用QuEChERS提取包鹽析，并經(jīng)分散型固相萃取凈化管凈化，采用ACQUITY UPLC BEH shield RP18（100 mm×2.1 mm，1.7 μm）色譜柱分離，在電噴霧離子源正負離子同時掃描及平行反應監(jiān)測模式下，使用內(nèi)標法和外標法定量，同時利用二級碎片離子建立篩查數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)11 種真菌毒素的快速篩查。結(jié)果表明，11 種真菌毒素在0.25～100.0 mg/L范

閱讀量: 249 發(fā)表時間: 2023-07-10
超高效液相色譜-四極桿/飛行時間高分辨質(zhì)譜測定火鍋底料中11 種食源性興奮劑和5 種生物堿類藥物

內(nèi)容: 采用超高效液相色譜-四極桿/飛行時間質(zhì)譜法，建立快速篩查火鍋底料中11 種興奮劑和5 種生物堿類藥物殘留量的確證方法。用80%乙腈溶液提取樣品中待測物后，以PRiME HLB柱凈化，采用Kinetex F5色譜柱分離，采用多反應監(jiān)測高分辨掃描模式對目標物進行定性篩查和定量分析。結(jié)果表明：16 種化合物的精確質(zhì)量數(shù)相對偏差小于5.0×10－6，線性關系良好，相關系數(shù)（R2）大于0.997 0；回收率范圍為75.2%～105.4%，相對標準偏差為1.3%～7.4%（n=6）。檢出限范圍為0.05～1.0 μg

閱讀量: 245 發(fā)表時間: 2023-07-10
基于穩(wěn)定同位素和礦物元素的板栗產(chǎn)地判別分析

內(nèi)容: 為保護板栗原產(chǎn)地信息及地理標志產(chǎn)品，利用穩(wěn)定同位素質(zhì)譜儀及電感耦合等離子體質(zhì)譜儀，對河北遷西、天津薊縣、北京懷柔等10 個省份的164 個板栗樣品的穩(wěn)定同位素（C、H、O、N）和礦物元素進行測定，結(jié)合方差分析、主成分分析和正交偏最小二乘判別分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis，OPLS-DA）對板栗樣品進行地域分類，建立產(chǎn)地溯源模型。結(jié)果表明：10 個產(chǎn)地板栗OPLS-DA模型的交叉驗證率均達到100%，接受者操作特性曲線面積接

閱讀量: 237 發(fā)表時間: 2023-07-10
結(jié)合太赫茲光譜與機器學習的小麥霉變程度判別

內(nèi)容: 為快速、準確地判斷小麥籽粒的霉變程度，研究基于太赫茲時域光譜技術，結(jié)合支持向量機（support vector machine，SVM）、隨機森林（random forest，RF）和極限學習機（extreme learning machine，ELM）的霉變小麥定性分析方法。首先，將小麥籽粒分為正常、輕度霉變、中度霉變和重度霉變4 類，利用CCT-1800太赫茲時域光譜儀獲取小麥樣本在0.1～4.0 THz波段的光譜數(shù)據(jù)。對比采用不同光譜預處理方法對判別結(jié)果的影響后，使用主成分分析、線性判別分析（lin

閱讀量: 281 發(fā)表時間: 2023-07-10
大米供應鏈農(nóng)藥殘留定量模型分析

內(nèi)容: 目的：采用QuEChERS-超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜（ultra-high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry，UPLC-MS/MS）定量分析稻谷和大米中6 種農(nóng)藥（多菌靈、三環(huán)唑、芐嘧磺隆、三唑磷、毒死蜱、丁硫克百威）的殘留量，構建農(nóng)藥殘留定量模型。方法：向稻谷和大米樣品噴灑農(nóng)藥混合溶液制備陽性樣品，模擬糧倉恒溫恒濕環(huán)境，設定溫度和相對濕度兩個關鍵的儲藏變量條件，通過QuEChERS方法提取和純化，UPLC-MS/MS定量

閱讀量: 237 發(fā)表時間: 2023-07-10
克羅諾桿菌DNA質(zhì)粒標準樣品的制備及在嬰幼兒配方奶粉檢測中的應用

內(nèi)容: 選取阪崎克羅諾桿菌中atpD、gyrB、infB、fusA和glnS管家基因作為靶序列，構建質(zhì)粒標準樣品快速檢測克羅諾桿菌。通過測序和菌落聚合酶鏈式反應（polymerase chain reaction，PCR）對構建的重組質(zhì)粒進行驗證，傳15 代后對重組質(zhì)粒進行測序驗證質(zhì)粒穩(wěn)定性。制備的atpD、gyrB、infB、fusA和glnS質(zhì)粒標準樣品，對其進行定性實驗，并檢測其檢出限和穩(wěn)定性，然后使用atpD、gyrB、infB、fusA和glnS質(zhì)粒標準樣品對嬰幼兒奶粉中克羅諾桿菌進行檢測。通過菌落PC

閱讀量: 265 發(fā)表時間: 2023-07-10
流判別神經(jīng)網(wǎng)路驅(qū)動的奶粉真實性拉曼成像非定向檢測方法

內(nèi)容: 提出一種奶粉真實性拉曼成像非定向檢測方法，該方法創(chuàng)新性地利用流判別神經(jīng)網(wǎng)絡提取奶粉拉曼成像數(shù)據(jù)的深層特征，并基于概率分布轉(zhuǎn)移策略和密度保持原理構建可信奶粉特征分布區(qū)間。該方法可準確識別多種未知摻雜奶粉，其識別準確率達97.3%以上，檢出限可達0.3%。結(jié)果證明，該方法具有檢測范圍廣、精度高、便捷快速等特點，可高效滿足當前奶粉真實性檢測的實際需求，并為其他非均勻食品體系的真實性檢測提供一種新型手段。

閱讀量: 236 發(fā)表時間: 2023-07-10
基于GC-IMS和GC-MS分析不同發(fā)酵方式對黃桃酒香氣成分的影響

內(nèi)容: 研究巴斯德畢赤酵母（Pichia pastoris）與商業(yè)釀酒酵母BV818（Saccharomyces cerevisiae）不同接種方式和自然發(fā)酵對黃桃酒風味的影響。以奉賢黃桃為原料，除了自然發(fā)酵（自然發(fā)酵組）以外，將巴斯德畢赤酵母與釀酒酵母BV818分別同時接種（同時接種組）、間隔1 d順序接種發(fā)酵（混菌發(fā)酵1組）、間隔3 d順序接種發(fā)酵（混菌發(fā)酵2組）、單獨接種釀酒酵母（BV818發(fā)酵組），通過氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）聯(lián)

閱讀量: 263 發(fā)表時間: 2023-07-10
基于代謝組學的炕制馬鈴薯加工過程中揮發(fā)性成分變化

內(nèi)容: 為了探討炕制馬鈴薯在不同加工階段的揮發(fā)性成分變化，采用氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）、氣相離子遷移譜（gas chromatography-ion mobility spectrometry，GC-IMS）和廣泛靶標代謝組學技術對揮發(fā)性成分和代謝產(chǎn)物進行測定。結(jié)果發(fā)現(xiàn)炕制馬鈴薯從原薯經(jīng)煮制到炕制階段，樣品顏色變化為淺黃色→金黃色→焦黃色。GC-MS測定發(fā)現(xiàn)，原薯中揮發(fā)性成分以醇類物質(zhì)為主，相對含量為91.85%，關鍵風味物質(zhì)為正辛醛、

閱讀量: 256 發(fā)表時間: 2023-07-10

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