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領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新

—— 中國(guó)食品雜志社

1981年第02卷06期返回列表

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目錄文章

基于穩(wěn)定同位素與稀土元素指紋特征的大桃產(chǎn)地判別分析

內(nèi)容: 研究建立大桃產(chǎn)地判別技術(shù)，為保護(hù)地理標(biāo)志產(chǎn)品、追溯原產(chǎn)地來(lái)源提供理論依據(jù)。本研究采集河北省順平縣、樂(lè)亭縣、永清縣和北京市平谷區(qū)共4 個(gè)產(chǎn)地的92 份普通大桃樣品，利用元素分析-穩(wěn)定同位素質(zhì)譜儀測(cè)定大桃中穩(wěn)定性碳、氮、氫、氧同位素比值，利用電感耦合等離子體質(zhì)譜儀測(cè)定16 種稀土元素含量，結(jié)合多重比較分析和一般判別分析建立大桃的產(chǎn)地判別模型。多重比較分析結(jié)果表明，平谷大桃的氮同位素與其他產(chǎn)地差異顯著（P＜0.05），平谷、順平丘陵山區(qū)與樂(lè)亭縣大桃的碳同位素比值差異顯著（P＜0.05），稀土元素鈰、銪、釓和鉺含

閱讀量: 223 發(fā)表時(shí)間: 2020-03-30
基于礦物元素指紋差異的不同產(chǎn)地灘羊肉判別

內(nèi)容: 通過(guò)分析不同地域?yàn)┭蛉庵械V物質(zhì)元素含量差異，結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析，篩選出有效的溯源指標(biāo)，構(gòu)建用于原產(chǎn)地鑒別的判別模型。采用電感耦合等離子質(zhì)譜技術(shù)測(cè)定寧夏鹽池縣、內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂托克前旗、陜西省定邊縣和甘肅省環(huán)縣灘羊背最長(zhǎng)肌樣品中25 種礦物質(zhì)元素含量，對(duì)采樣地區(qū)樣品中的礦物質(zhì)元素含量進(jìn)行方差分析、主成分分析及線(xiàn)性判別分析，建立判別模型并驗(yàn)證。結(jié)果顯示，灘羊肉樣品中測(cè)定的25 種礦物質(zhì)元素其中17 種礦物質(zhì)元素含量在不同地域間存在顯著差異，主成分1主要由Cr、Mn、Ni、Cu、Se和Rb 6 種元素構(gòu)成，判別貢獻(xiàn)

閱讀量: 212 發(fā)表時(shí)間: 2020-03-30
離子色譜電導(dǎo)法檢測(cè)白酒、紅酒、啤酒和多種黃酒中的6 種陽(yáng)離子

內(nèi)容: 為探討不同的釀造原料、發(fā)酵程度（乙醇體積分?jǐn)?shù)）、釀造方式及酒齡等因素對(duì)黃酒中陽(yáng)離子濃度水平的影響，特別是黃酒中的NH4＋含量。采用離子色譜抑制電導(dǎo)法檢測(cè)并對(duì)比黃酒、白酒、啤酒、葡萄酒4 種酒樣類(lèi)型（共27 個(gè)樣品）中陽(yáng)離子含量變化。色譜分離選用Ion Pac CS16分析柱（5 mm×250 mm）和Ion Pac CG16保護(hù)柱（5 mm×50 mm），淋洗液為30 mmol/L甲基磺酸溶液。結(jié)果表明：方法回歸系數(shù)良好（r2≥0.999 0），相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差不大于5.52（n=6），在檢測(cè)的18 種黃酒中

閱讀量: 202 發(fā)表時(shí)間: 2020-03-30
燙煮后麻辣火鍋底料湯底及食材中辣椒素類(lèi)物質(zhì)的遷移變化

內(nèi)容: 采用高效液相色譜法測(cè)定食材在牛油和清油火鍋底料湯底中燙煮后的辣椒素類(lèi)物質(zhì)（capsaicinoids，Cap-S），結(jié)合感官評(píng)分分析其遷移變化規(guī)律，同時(shí)得到辣度吸附系數(shù)。結(jié)果表明，食材表現(xiàn)出來(lái)的辣味程度與食材的種類(lèi)和吸附的辣椒素、二氫辣椒素含量有關(guān)；而食材吸附Cap-S含量與火鍋底料湯底中Cap-S含量、Cap-S種類(lèi)、底料用油的類(lèi)型有關(guān)。食材在火鍋底料湯底水相中燙煮后的辣度吸附系數(shù)高于在油相中燙煮后的該值，部分食材的辣度吸附系數(shù)高于1。另外，用牛油制成的火鍋底料湯底，對(duì)肉類(lèi)的辣味賦予速率不及葉菜類(lèi)；用清

閱讀量: 216 發(fā)表時(shí)間: 2020-03-30
基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的近紅外光譜鑒別蓮子粉摻假

內(nèi)容: 為快速鑒別蓮子粉真?zhèn)危媒t外光譜技術(shù)對(duì)蓮子粉摻雜進(jìn)行鑒別。基于已知利用支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）對(duì)光譜數(shù)據(jù)分類(lèi)的結(jié)果，在未知樣品類(lèi)別的情況下使用基于深度信念網(wǎng)絡(luò)（deep belief network，DBN）進(jìn)行判別。結(jié)果表明，當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)目達(dá)到600時(shí)，SVM模型對(duì)摻入不同比例各類(lèi)其他作物粉的平均識(shí)別率達(dá)到98%；基于DBN模型能夠有效識(shí)別摻雜了各類(lèi)其他作物粉的蓮子粉，極個(gè)別摻雜比例的平均識(shí)別率在96%左右。采用DBN算法避免了當(dāng)前深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)和

閱讀量: 223 發(fā)表時(shí)間: 2020-03-30
高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法同步檢測(cè)大麥產(chǎn)品中唑啉草酯、炔草酯及解毒喹的殘留量

內(nèi)容: 利用QuEChERS提取建立高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法同時(shí)檢測(cè)大麥中的除草劑唑啉草酯和炔草酯及解毒喹的殘留。樣品用乙腈提取，C18和N-丙基乙二胺凈化，在XBridge-C18色譜柱上分離，以0.1%甲酸溶液和乙腈作為流動(dòng)相進(jìn)行梯度洗脫，電噴霧電離正離子模式掃描，多反應(yīng)監(jiān)測(cè)測(cè)定，基質(zhì)匹配外標(biāo)法定量分析。大麥粒中唑啉草酯、炔草酯和解毒喹在0.1～100 μg/L范圍內(nèi)呈線(xiàn)性關(guān)系，相關(guān)系數(shù)不低于0.999 6；方法的檢出限分別為0.05、0.02 μg/L和0.01 μg/L。唑啉草酯、炔草酯和解毒喹的精密度實(shí)

閱讀量: 209 發(fā)表時(shí)間: 2020-03-30
不同類(lèi)型橡木桶陳釀對(duì)葡萄酒中揮發(fā)性硫化物的影響

內(nèi)容: 以不銹鋼罐為對(duì)照，研究不同橡木桶的產(chǎn)地（美國(guó)、匈牙利和法國(guó)）及烘烤度（輕度和中度）對(duì)葡萄酒陳釀過(guò)程中揮發(fā)性硫化物（volatile sulfur compounds，VSCs）變化的影響。采用氣相色譜-火焰光度檢測(cè)方法監(jiān)測(cè)了葡萄酒中16 種VSCs在陳釀1 a中的變化，其中7 種VSCs在各階段樣品中均被檢出。隨著陳釀進(jìn)行，各處理葡萄酒中二甲硫醚和硫代乙酸乙酯逐漸累積，其他VSCs均表現(xiàn)為下降或非顯著變化的趨勢(shì)。陳釀1 a后，橡木桶酒樣的大部分VSCs含量都低于不銹鋼罐。方差分析表明橡木桶產(chǎn)地對(duì)硫代乙酸甲

閱讀量: 207 發(fā)表時(shí)間: 2020-03-30
基于高光譜反透射圖像的新疆冰糖心紅富士水心鑒別

內(nèi)容: 采用高光譜成像技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量法，采集新疆冰糖心紅富士好果與水心病果樣本在波長(zhǎng)范圍380～1 004 nm的可見(jiàn)近紅外高光譜反透射圖像，選取感興趣區(qū)域獲得平均光譜，對(duì)原始光譜采用直接差分一階求導(dǎo)等9 種光譜預(yù)處理方法，再分別用主成分分析、快速獨(dú)立分量分析、相關(guān)系數(shù)法完成數(shù)據(jù)降維，結(jié)合貝葉斯判別、K最近鄰法、馬氏距離判別、最小二乘支持向量機(jī)、二次線(xiàn)性判別方法識(shí)別是否有水心病。結(jié)果表明，主成分分析提取前15主成分，采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換-主成分分析-最小二乘支持向量機(jī)與多元散射校正-主成分分析-最小二乘支持向量

閱讀量: 198 發(fā)表時(shí)間: 2020-03-30
高壓脈沖電場(chǎng)協(xié)同酶法輔助提取玫瑰精油工藝優(yōu)化

內(nèi)容: 為了尋求玫瑰精油的高效提取方法，采用高壓脈沖電場(chǎng)（high intensity pulsed electric field，PEF），協(xié)同纖維素酶輔助提取玫瑰精油。通過(guò)單因素試驗(yàn)、對(duì)比實(shí)驗(yàn)和Box-Behnken設(shè)計(jì)試驗(yàn)對(duì)玫瑰精油提取工藝優(yōu)化，并利用氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對(duì)其進(jìn)行成分分析。結(jié)果表明，PEF協(xié)同酶法輔助提取玫瑰精油得率比水蒸氣蒸餾和酶輔助水蒸氣蒸餾提取法分別提高了約43.83%和20.48%，總耗時(shí)分別節(jié)省了25%和40%；PEF協(xié)同酶法輔助提取玫瑰精油最優(yōu)提取條件為蒸餾時(shí)間1.7 h、脈沖

閱讀量: 246 發(fā)表時(shí)間: 2020-03-30
超聲-閃式聯(lián)合法制備藍(lán)莓花色苷提取物及其體內(nèi)外抗腫瘤活性評(píng)價(jià)

內(nèi)容: 以藍(lán)莓為原料，采用超聲-閃式聯(lián)合法提取花色苷，探究超聲功率、閃提轉(zhuǎn)速、提取時(shí)間、料液比和乙醇體積分?jǐn)?shù)對(duì)花色苷含量的影響。在單因素試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，利用遺傳算法優(yōu)化超聲-閃式聯(lián)合法提取藍(lán)莓花色苷的工藝參數(shù)。體外實(shí)驗(yàn)采用MTT法和Annexin V-FITC/PI雙標(biāo)記染色法探究不同質(zhì)量濃度花色苷提取物對(duì)S180細(xì)胞增殖和凋亡的影響；體內(nèi)實(shí)驗(yàn)利用S180荷瘤小鼠模型和酶聯(lián)免疫吸附測(cè)定法探究花色苷提取物的抗腫瘤活性及其機(jī)制。結(jié)果表明：超聲-閃式聯(lián)合法提取藍(lán)莓中花色苷的優(yōu)化工藝參數(shù)為提取時(shí)間10 min、超聲功率45

閱讀量: 211 發(fā)表時(shí)間: 2020-03-30

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