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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

2014年第35卷16期返回列表

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高效液相色譜法測(cè)定東北農(nóng)家醬中的5種生物胺

內(nèi)容: 建立柱前衍生-高效液相色譜法檢測(cè)東北農(nóng)家醬中的生物胺。采用5%的三氯乙酸提取東北農(nóng)家醬中生物胺，正己烷除脂，丹磺酰氯作為柱前衍生試劑。采用C18（250 mm×4.6 mm，5 μm）色譜柱，以甲醇和水混合液進(jìn)行梯度洗脫，流速為0.8 mL/min，在254 nm紫外檢測(cè)波長處進(jìn)行生物胺含量測(cè)定。結(jié)果表明，東北農(nóng)家醬中的5 種生物胺（組胺、酪胺、β-苯乙胺、腐胺、亞精胺）在40 min內(nèi)能很好地被分離。方法中5 種生物胺的線性范圍為1～50 mg/kg，相關(guān)系數(shù)R2不小于0.99；檢出限（RSN=3）為0

閱讀量: 192 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
TLC-UPLC-MS/MS法檢測(cè)網(wǎng)紅保健品中非法添加的8種化學(xué)藥物

內(nèi)容: 建立薄層色譜-超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法同時(shí)檢測(cè)網(wǎng)紅保健品中非法添加的8 種化學(xué)藥物。樣品采用薄層色譜法進(jìn)行前處理，采用Kinetex 100 RP-18（100 mm×2.1 mm，1.6 μm）色譜柱分離，以乙腈-1 mmol/L乙酸銨（含0.1%乙酸）溶液為流動(dòng)相梯度洗脫，采用多重反應(yīng)監(jiān)測(cè)方式檢測(cè)西布曲明、洛伐他汀、辛伐他汀、麻黃堿、咖啡因、酚酞、苯乙雙胍和西地那非等8 種藥物。結(jié)果表明，8 種化合物在0.5～100 μg/L范圍內(nèi)線性關(guān)系良好，相關(guān)系數(shù)≥0.995 8，各組分的檢出限在0.09～0

閱讀量: 210 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
基于有機(jī)酸HPLC指紋圖譜的甜櫻桃果汁摻假鑒定

內(nèi)容: 根據(jù)甜櫻桃果汁中有機(jī)酸的高效液相色譜（high performance liquid chromatography，HPLC）分析方法，利用“中藥色譜指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)系統(tǒng)（V2.0）”軟件建立甜櫻桃果汁的有機(jī)酸HPLC指紋圖譜，并通過相似度評(píng)價(jià)、主成分分析和聚類分析，對(duì)模擬在甜櫻桃果汁中添加低價(jià)果汁（梨汁、蘋果汁、杏汁和桃汁）和外源檸檬酸等摻假方式進(jìn)行鑒別。結(jié)果表明：42 個(gè)甜櫻桃果汁的有機(jī)酸指紋圖譜與對(duì)照指紋圖譜的相似度均在0.948以上，不同品種、不同采收時(shí)間的甜櫻桃果汁的指紋圖譜具有很好的一致性，

閱讀量: 236 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
高效液相色譜-電感耦合等離子體質(zhì)譜法測(cè)定配方食品中的VB12

內(nèi)容: 建立高效液相色譜-電感耦合等離子體質(zhì)譜測(cè)定配方食品中VB12的方法。樣品經(jīng)預(yù)處理后采用HLB固相萃取小柱凈化，C18反相色譜柱（100 mm×2.1 mm，3 μm）進(jìn)行分離，甲醇-8 mmol/L乙酸銨溶液（19∶81，V/V）為流動(dòng)相，等度洗脫，用電感耦合等離子體質(zhì)譜測(cè)定鈷離子濃度并間接測(cè)定樣品中VB12的含量。結(jié)果表明，在7 min內(nèi)可完成化合物的分析，目標(biāo)化合物峰形較好，VB12在0.1～500 μg/L范圍內(nèi)線性關(guān)系良好，相關(guān)系數(shù)為0.999，檢出限為0.02 μg/kg，不同食品基質(zhì)在高、中、

閱讀量: 211 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
基于X射線和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異物水餃識(shí)別

內(nèi)容: 針對(duì)盒裝水餃中的異物嚴(yán)重危害消費(fèi)者身心健康，以及傳統(tǒng)金屬檢測(cè)機(jī)只能檢測(cè)金屬、檢測(cè)結(jié)果無法直觀可視的現(xiàn)狀，建立一種基于LeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）模型的異物水餃識(shí)別方法，對(duì)含有金屬鋼球、鐵絲、螺釘、石頭和玻璃5 種異物的X射線水餃圖像進(jìn)行檢測(cè)。首先利用X射線檢測(cè)設(shè)備獲取無異物和異物水餃圖像，對(duì)圖像進(jìn)行去噪和對(duì)比度拉伸變換處理。其次，采用批量歸一化方法、Softmax線性回歸分類器，以ReLu為激活函數(shù)、Max-Pooling為下采樣方法，對(duì)設(shè)計(jì)

閱讀量: 227 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
霉菌檢測(cè)中封閉式培養(yǎng)方法的建立和應(yīng)用

內(nèi)容: 通過微氧脅迫下黑曲霉的生長動(dòng)態(tài)研究，構(gòu)建霉菌的封閉式培養(yǎng)方法，并用于食品中霉菌的檢測(cè)，對(duì)比分析霉菌封閉式培養(yǎng)方法的可行性和實(shí)用性。結(jié)果表明，建立的封閉式培養(yǎng)方法與傳統(tǒng)敞開式培養(yǎng)方法的計(jì)數(shù)結(jié)果無顯著差異。因此，對(duì)于食品中霉菌計(jì)數(shù)，可以采用以空氣與培養(yǎng)基的體積比不小于3為參數(shù)的封閉式培養(yǎng)方法，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的敞開式培養(yǎng)方法，以解決霉菌孢子擴(kuò)散和污染的難題。

閱讀量: 204 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
高效液相色譜-氣相色譜聯(lián)用法測(cè)定稻谷和大米中的飽和烴礦物油

內(nèi)容: 建立高效液相色譜-氣相色譜（high performance liquid chromatography-gas chromatography，HPLC-GC）聯(lián)用測(cè)定稻谷和大米中飽和烴礦物油（mineral oil saturated hydrocarbons，MOSH）的方法。首先，采用正己烷提取大米（或稻谷）中的MOSH；稻谷中含有大量天然烷烴，需要用氧化鋁凈化除去。然后，提取液濃縮后注入HPLC分析。目標(biāo)物MOSH通過中心切割技術(shù)精準(zhǔn)分離并轉(zhuǎn)移至GC，以氫火焰離子化檢測(cè)器測(cè)定。方法學(xué)考察表明：液體

閱讀量: 233 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
信陽毛尖茶指紋圖譜分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)樣品的研制方法

內(nèi)容: 建立一套基于指紋圖譜分級(jí)的茶葉標(biāo)準(zhǔn)樣品研制方法，研制3 個(gè)級(jí)別（120 個(gè)樣，每樣50 g）的信陽毛尖茶標(biāo)準(zhǔn)樣品。依據(jù)國標(biāo)方法制備茶湯，采用高效液相色譜法進(jìn)行茶湯滋味成分指紋圖譜分析，并采用新改良程度相似度法進(jìn)行相似度計(jì)算。以指紋圖譜的相似度作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，按照《標(biāo)準(zhǔn)樣品工作導(dǎo)則》的要求，對(duì)所研制標(biāo)準(zhǔn)樣品進(jìn)行均勻性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）、穩(wěn)定性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）和8 家實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合定值。結(jié)果表明，所研制的各級(jí)茶樣均勻性、穩(wěn)定性良好，對(duì)各級(jí)茶樣的指紋圖譜相似度的定值結(jié)果和不確定度（95%置信度）分別為0.918±0.027

閱讀量: 214 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
玉米油精煉過程氯離子含量變化及其對(duì)3-氯丙醇酯和縮水甘油酯含量的影響

內(nèi)容: 對(duì)取自安徽、河北、山東等地玉米油加工廠的玉米油毛油、待脫臭油和成品油中的氯離子、3-氯丙醇（3-monochloro-1,2-propanediol，3-MCPD）酯和縮水甘油酯（glycidyl esters，GEs）含量進(jìn)行檢測(cè)，并在實(shí)驗(yàn)室明確可控的條件下對(duì)玉米毛油進(jìn)行精煉，檢測(cè)精煉過程氯離子、3-MCPD酯和GEs含量，與玉米油加工廠實(shí)際精煉過程的含量變化情況進(jìn)行對(duì)比分析，研究玉米油精煉過程中氯離子含量變化及其對(duì)3-MCPD酯和GEs含量變化的影響。結(jié)果表明：所檢測(cè)的所有玉米油樣品中均含有氯離子、3

閱讀量: 240 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
DNA條形碼技術(shù)在淀粉摻假鑒別中的應(yīng)用

內(nèi)容: 基于植物DNA條形碼技術(shù)建立淀粉及其加工制品成分鑒別檢測(cè)方法。通過提取淀粉5大物種苜蓿、馬鈴薯、木薯、番薯和玉米的基因組DNA為模板，分別以ITS2、matK、rbcL和trnH-psbA基因通用引物進(jìn)行聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)擴(kuò)增，并將測(cè)序結(jié)果提交GenBank數(shù)據(jù)庫BLAST比對(duì)，評(píng)價(jià)不同植物DNA條形碼序列對(duì)其鑒別能力。篩選出ITS2＋trnH-psbA為較適組合序列，并對(duì)自行采購的5 個(gè)淀粉樣品和4 個(gè)粉條樣品進(jìn)行檢測(cè)。

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