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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

1987年第08卷02期返回列表

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目錄文章

基于多重修飾酶電極技術(shù)檢測大豆油中磷脂含量

內(nèi)容: 提出一種基于電化學(xué)分析技術(shù)快速檢測大豆油中磷脂含量的方法，并建立準(zhǔn)確、可靠的校正模型。首先制備40?個磷脂含量不同的大豆油樣品，并采用鉬藍(lán)比色法測定樣品中磷脂含量標(biāo)準(zhǔn)值；針對磷脂酶解過程中不產(chǎn)生電子轉(zhuǎn)移的問題，研制一種多重修飾酶電極以獲得電化學(xué)信號；利用電化學(xué)工作站，采用循環(huán)伏安法采集樣本的電化學(xué)數(shù)據(jù)；然后分別利用Savitzky-Golay平滑濾波和dbN系列小波對原始電化學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理，通過對比分析發(fā)現(xiàn)db6小波基三層分解去噪效果最佳；然后分別采用4?種方法建立去噪后的電化學(xué)數(shù)據(jù)與磷脂含量之間的回

閱讀量: 388 發(fā)表時間: 2019-09-26
QuEChERS-超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定雞蛋、雞肉中氟蟲腈及其代謝物殘留

內(nèi)容: 建立一種基于QuEChERS法提取，超高效液相色譜分離，串聯(lián)四極桿質(zhì)譜法檢測雞蛋、雞肉中氟蟲腈及其代謝物殘留量的方法。樣品經(jīng)加水分散后，用乙腈提取，檸檬酸緩沖鹽脫水，稀釋后上機(jī)測定。待測物經(jīng)BEH?C18色譜柱分離，以甲醇-5?mmol/L乙酸銨溶液（含0.1%甲酸）進(jìn)行梯度洗脫，質(zhì)譜法采用電噴霧電離，負(fù)離子多反應(yīng)監(jiān)測模式檢測。基質(zhì)加標(biāo)曲線定量。氟蟲腈及3?種代謝物的定量限為1?μg/kg，在1～100?μg/kg范圍內(nèi)線性關(guān)系良好。在雞蛋、雞肉基質(zhì)中3?個不同添加水平下，平均回收率為87.6%～117.

閱讀量: 382 發(fā)表時間: 2019-09-26
磁性分子印跡聚合物提取-超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定乳及乳制品中的4 種偽蛋白

內(nèi)容: 建立磁性分子印跡聚合物（magnetic molecular imprinted polymers，MMIPs）提取結(jié)合超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定乳及乳制品中4?種偽蛋白（三聚氰胺、環(huán)丙氨嗪、雙氰胺和縮二脲）的方法。以縮二脲-13C2和環(huán)丙氨嗪-D4為印記分子，F(xiàn)e3O4為磁性組分，制備具有特異識別性的MMIPs提取樣品中的目標(biāo)化合物，超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法檢測。結(jié)果表明，4?種化合物在5～200?ng/mL范圍內(nèi)具有良好的線性關(guān)系，線性相關(guān)系數(shù)大于0.999。三聚氰胺、環(huán)丙氨嗪、雙氰胺和縮二脲在

閱讀量: 359 發(fā)表時間: 2019-09-26
高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)快速分析稻米中毒死蜱和丁硫克百威及其代謝產(chǎn)物的殘留量

內(nèi)容: 建立高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)快速測定稻米中2 種殺蟲劑（毒死蜱和丁硫克百威）及有毒代謝產(chǎn)物（克百威、3-羥基克百威和3,5,6-三氯-2-吡啶醇（3,5,6-trichloro-2-pyridinol，3,5,6-TCP）多殘留的方法。樣品經(jīng)酸化的乙腈提取，乙二胺-N-丙基硅烷和C18 兩種分散固相萃取劑凈化，并以甲醇-含0.1%甲酸的5?mmol/L甲酸銨溶液為流動相梯度洗脫，采用Eclipse XDB-C18柱色譜柱分離，正負(fù)離子模式切換掃描，多反應(yīng)監(jiān)測定性分析目標(biāo)化合物。實(shí)驗(yàn)通過比較提取溶劑中

閱讀量: 397 發(fā)表時間: 2019-09-26
沙門氏菌重組酶聚合酶檢測方法的建立及應(yīng)用

內(nèi)容: 摘要：建立一種重組酶聚合酶擴(kuò)增技術(shù)（recombinase polymerase amplification，RPA）檢測沙門氏菌（Salmonella）的方法。本研究依據(jù)沙門氏菌侵襲蛋白A基因（invA）的保守序列設(shè)計特異性引物，通過對反應(yīng)時間的優(yōu)化，建立的RPA方法在38?℃水浴鍋中恒溫反應(yīng)20?min，即可實(shí)現(xiàn)對目的片段的有效擴(kuò)增；除沙門氏菌外，其他26?種食源性致病菌均無擴(kuò)增，具有良好的特異性；以沙門氏菌基因組DNA作為模板，該方法的檢測靈敏度為1.1×10－3?ng/μL，與本研究應(yīng)用的實(shí)時

閱讀量: 319 發(fā)表時間: 2019-09-26
ATR-FTIR在小麥及其制品嘔吐毒素污染水平快速測定中的應(yīng)用

內(nèi)容: 為快速測定小麥及其制品嘔吐毒素（deoxynivalenol，DON）污染情況，搜集小麥、面粉及面粉制品共98?份，利用衰減全反射-傅里葉變換紅外光譜（attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy，ATR-FTIR）獲取樣品在4 000～600 cm－1的光譜信息，對樣品中的DON含量建立了基于偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）分析和逐步多元性回歸（step

閱讀量: 350 發(fā)表時間: 2019-09-26
近紅外特征光譜定量檢測羊肉卷中豬肉摻假比例

內(nèi)容: 利用近紅外漫反射光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法對解凍摻假羊肉卷，進(jìn)行豬肉摻假比例的定量檢測研究。按照不同肥肉占比和不同豬肉摻假比例，制備324?個樣品，并利用近紅外光譜儀采集其光譜數(shù)據(jù)。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行SG（Savitzky-Golay）平滑、SG一階導(dǎo)、SG二階導(dǎo)、多元散射校正、中心化、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量校正等預(yù)處理，并利用偏最小二乘回歸（partial least square regression，PLSR）進(jìn)行建模分析，其中SG平滑結(jié)合一階求導(dǎo)預(yù)處理的模型預(yù)測效果最優(yōu)。針對最佳預(yù)處理光譜采用競爭性自適應(yīng)加權(quán)采

閱讀量: 335 發(fā)表時間: 2019-09-26
牛奶源金黃色葡萄球菌血清型、毒力基因及PFGE分型

內(nèi)容: 目的：研究生鮮牛奶中金黃色葡萄球菌分離、莢膜多糖血清型分布、毒力基因攜帶及脈沖場凝膠電泳（pulsed field gel electrophoresis，PFGE）分型情況。方法：從河南省4?個地區(qū)奶牛養(yǎng)殖場采集生鮮牛奶樣品按照國標(biāo)法進(jìn)行分離，擴(kuò)增耐熱核酸酶基因nuc鑒定金黃色葡萄球菌，利用聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)方法測定莢膜多糖血清型和毒力基因攜帶情況，采用PFGE分析菌株間的相關(guān)性和遺傳關(guān)系。結(jié)果：從350?份生鮮牛奶樣品中分離鑒定到80?株金黃色葡萄球菌，分離率為22.86%。莢膜多糖血清型測定發(fā)現(xiàn)，cap

閱讀量: 371 發(fā)表時間: 2019-09-26
基于嗅覺可視化技術(shù)和氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用鑒別霉變小麥

內(nèi)容: 采用氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)對不同霉變程度小麥的揮發(fā)性氣體進(jìn)行檢測，利用主成分分析法對檢出的氣體成分進(jìn)行分析能有效地將不同霉變程度的小麥進(jìn)行區(qū)分，為霉變小麥的可視化鑒別提供實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)；采用嗅覺可視化技術(shù)與最近鄰域和線性判別結(jié)合的方法，對不同霉變程度小麥進(jìn)行檢測，建立的最近鄰域模型和線性判別模型的識別率分別為95.83%和85.40%。結(jié)果表明，嗅覺可視化技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對霉變小麥快速、無損、準(zhǔn)確檢測，具有很大的應(yīng)用潛力。

閱讀量: 363 發(fā)表時間: 2019-09-26
基于頂空氣相色譜-離子遷移譜技術(shù)的冷凍豬肉貯藏時間快速判別方法

內(nèi)容: 通過分析冷凍豬肉在貯藏過程中發(fā)生劣變的主因、位置、產(chǎn)生的物質(zhì)及檢測方法的繁簡程度，選擇頂空氣相色譜-離子遷移譜（headspace-gas chromatography-ion mobility spectroscopy，HS-GC-IMS）技術(shù)作為冷凍豬肉氣味劣變的檢測手段，采集和分析冷凍豬IV號肉表層或淺表層脂肪氧化所產(chǎn)生的揮發(fā)性有機(jī)物（volatile organic compounds，VOCs），并采用主成分分析對不同貯藏時間冷凍豬肉的VOCs數(shù)據(jù)進(jìn)行維度壓縮，利用K均值聚類分析算法建立判別模型

閱讀量: 384 發(fā)表時間: 2019-09-26

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