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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

1993年第07卷03期返回列表

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電子鼻氣敏傳感器的工作原理及其在肉品摻假中的應(yīng)用研究進展

內(nèi)容: 電子鼻作為一種新型仿生嗅覺檢測技術(shù)，具有檢測時間短、樣品預(yù)處理簡單、檢測結(jié)果可靠等優(yōu)點，受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。目前，市場上存在許多基于不同檢測原理和機制的新型電子鼻傳感器，其類型和陣列的差異與電子鼻的應(yīng)用擴展密切相關(guān)。本文重點闡述電子鼻中金屬氧化物型、導(dǎo)電聚合型、質(zhì)量敏感型、場效應(yīng)管型、光纖型等氣敏傳感器的工作原理，分析影響電子鼻檢測結(jié)果的主要因素，并概述電子鼻在生鮮肉與肉制品摻假中的應(yīng)用研究進展，以期為電子鼻的工業(yè)化推廣和肉品摻假檢測技術(shù)革新提供參考。

閱讀量: 318 發(fā)表時間: 2023-05-16
微流控技術(shù)在肉品質(zhì)量安全檢測中的應(yīng)用研究進展

內(nèi)容: 我國民眾的蛋白質(zhì)來源是肉、蛋、乳和豆品等，其中最主要的是各種肉及肉制品。肉品作為高蛋白類物質(zhì)，在生產(chǎn)、加工、貯存和銷售環(huán)節(jié)易受微生物與內(nèi)源性酶的影響而腐敗變質(zhì)。此外，抗生素與激素濫用、重金屬污染和各類肉品摻假問題時有發(fā)生，這不僅損害了消費者的切身利益，而且極大威脅民眾人身安全，擾亂市場秩序，降低公眾對食品安全的信心。目前，傳統(tǒng)肉品檢測技術(shù)操作繁瑣、樣品處理時間長，無法實現(xiàn)快速、低廉、準(zhǔn)確的肉品大規(guī)模篩檢。近年來，新興技術(shù)，特別是微流控技術(shù)的發(fā)展，能夠很好解決傳統(tǒng)肉品檢測的弊端。本文主要從微流控技術(shù)的概念、

閱讀量: 386 發(fā)表時間: 2023-05-16
肉類食品中大腸桿菌快速檢驗即用型質(zhì)控樣品研制

內(nèi)容: 為實現(xiàn)肉類食品中大腸桿菌快速檢驗，研制出大腸桿菌基質(zhì)輔助激光解吸電離飛行時間質(zhì)譜（matrix assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry，MALDI-TOF-MS）檢驗即用型質(zhì)控樣品，可以直接溶解使用，無需再次培養(yǎng)，并系統(tǒng)分析了質(zhì)控樣品的均勻性和穩(wěn)定性。結(jié)果表明：經(jīng)篩選得到凍干基質(zhì)最佳條件，質(zhì)控樣品存活率均在90%以上；質(zhì)控樣品培養(yǎng)計數(shù)結(jié)果F=0.567，小于臨界值，證明均勻性好；質(zhì)控樣品在37 ℃和25 ℃

閱讀量: 346 發(fā)表時間: 2023-05-16
基于QuEChERS凈化-高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定水產(chǎn)品中8種抗抑郁類藥物殘留量

內(nèi)容: 抗抑郁類藥物的污染可導(dǎo)致水產(chǎn)品中殘留量超標(biāo)，從而對食品衛(wèi)生安全構(gòu)成威脅。采用QuEChERS凈化-高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定，以魚、蝦、蟹、貝等常見水產(chǎn)品作為樣品基質(zhì)，建立西酞普蘭、文拉法辛、帕羅西汀、氟西汀、阿米替林、曲米帕明、舍曲林、氯丙咪嗪8 種抗抑郁類藥物殘留量的檢測方法。結(jié)果表明：8 種抗抑郁類藥物在0.1～5.0 μg/L質(zhì)量濃度范圍內(nèi)線性良好，相關(guān)系數(shù)均大于0.999，檢出限為0.04～0.06 μg/kg，加標(biāo)回收率為80.0%～110.0%，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差為0.23%～5.50%。該方法

閱讀量: 296 發(fā)表時間: 2023-05-16
通過式固相萃取-氣相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定動物源性食品中11 種N-亞硝胺類化合物

內(nèi)容: 選取通過式固相萃取技術(shù)，結(jié)合氣相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法（gas chromatography-tandem mass spectrometry，GC-MS/MS），建立動物源性食品中11 種N-亞硝胺類化合物的分析方法。樣品加水浸泡后采用乙腈提取，經(jīng)Prime HLB通過式固相萃取柱（200 mg/6 mL）快速凈化，采用多反應(yīng)監(jiān)測模式監(jiān)測，以空白基質(zhì)匹配標(biāo)準(zhǔn)溶液外標(biāo)法定量。結(jié)果表明：11 種N-亞硝胺類化合物在0.5～500.0 ng/mL范圍內(nèi)線性關(guān)系良好，相關(guān)系數(shù)為0.999 4～0.999 8，檢出限為

閱讀量: 352 發(fā)表時間: 2023-05-16
肉制品中豬肉源成分的Proofman-梯型熔解溫度等溫擴增檢測

內(nèi)容: 建立一種基于Proofman探針（proofreading enzyme-mediated probe cleavage）的梯型熔解溫度等溫擴增（ladder-shape melting temperature isothermal amplification，LMTIA）方法檢測肉制品中的豬肉成分。選取豬細(xì)胞核中的特異性基因PRLR為靶基因，設(shè)計LMTIA引物和Proofman探針。通過優(yōu)化反應(yīng)體系，對所建立的方法進行特異性、靈敏度和最低檢測限結(jié)果評價。結(jié)果表明：所建立的Proofman-LMTIA方法

閱讀量: 356 發(fā)表時間: 2023-05-16
超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定豬肉中腎上腺素類藥物殘留

內(nèi)容: 建立快速、準(zhǔn)確、靈敏的豬肉中腎上腺素類藥物殘留量的超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜檢測方法。采用電噴霧離子源、多反應(yīng)監(jiān)測正離子模式測定，內(nèi)標(biāo)法對豬肉中腎上腺素類藥物進行定性和定量。結(jié)果表明：異丙腎上腺素、去氧腎上腺素、間羥胺定量限為5 μg/kg，腎上腺素、多巴胺定量限為10 μg/kg，去甲腎上腺素定量限為50 μg/kg；在1.0～100.0 μg/L質(zhì)量濃度范圍內(nèi)，峰強度與質(zhì)量濃度的線性關(guān)系良好（R2＞0.99）；方法的平均加標(biāo)回收率為81.9%～93.1%。建立的方法簡單、快速、穩(wěn)定、準(zhǔn)確、靈敏度高，適用

閱讀量: 422 發(fā)表時間: 2023-05-16
冷藏鮰魚中腐敗菌的分離鑒定及腐敗能力測定

內(nèi)容: 為研究冷藏斑點叉尾鮰中的優(yōu)勢腐敗菌（specific spoilage organisms，SSOs）及其致腐能力，采用傳統(tǒng)選擇性培養(yǎng)結(jié)合16S rDNA序列分析法，從冷藏末期的鮰魚中分離鑒定出8 株腐敗菌。通過判斷0～8 d接種腐敗菌鮰魚的感官評分，篩選出4 株SSOs，并進行菌落特征和菌體形態(tài)觀察、生理生化鑒定及16S rDNA鑒定，確定菌屬。將菌株接種到無菌魚片中并置于4 ℃環(huán)境貯藏，測定0～8 d接種鮰魚片的菌落總數(shù)及揮發(fā)性鹽基氮含量，以腐敗菌腐敗代謝產(chǎn)物產(chǎn)量因子YTVB-N為指標(biāo)，衡量SSOs的

閱讀量: 337 發(fā)表時間: 2023-05-16
利用可視基因膜芯片技術(shù)與實時熒光定量聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)技術(shù)分析肉制品中動物源性成分

內(nèi)容: 為調(diào)查了解肉制品中動物源性成分，以幫助判別摻假情況，應(yīng)用可視基因膜芯片檢測技術(shù)對市售的肉松、香腸、肉卷、預(yù)制調(diào)理肉、肉干及肉脯等23 份樣品動物源性成分進行篩查分析，同時，針對篩查結(jié)果采用實時熒光定量聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)（polymerase chain reaction，PCR）法進一步確證。結(jié)果表明：可視基因膜芯片檢測法與實時熒光定量PCR法檢測結(jié)果一致，提高了未知樣品的篩查效率；在本次隨機分析的樣品中，動物源性成分檢測結(jié)果與標(biāo)簽標(biāo)示不一致的情況占比高達21.7%，肉制品摻假虛標(biāo)情況不容忽視。

閱讀量: 310 發(fā)表時間: 2023-05-16
冷藏鮰魚中腐敗菌的分離鑒定及腐敗能力測定

內(nèi)容: 為研究冷藏斑點叉尾鮰中的優(yōu)勢腐敗菌（specific spoilage organisms，SSOs）及其致腐能力，采用傳統(tǒng)選擇性培養(yǎng)結(jié)合16S rDNA序列分析法，從冷藏末期的鮰魚中分離鑒定出8 株腐敗菌。通過判斷0～8 d接種腐敗菌鮰魚的感官評分，篩選出4 株SSOs，并進行菌落特征和菌體形態(tài)觀察、生理生化鑒定及16S rDNA鑒定，確定菌屬。將菌株接種到無菌魚片中并置于4 ℃環(huán)境貯藏，測定0～8 d接種鮰魚片的菌落總數(shù)及揮發(fā)性鹽基氮含量，以腐敗菌腐敗代謝產(chǎn)物產(chǎn)量因子YTVB-N為指標(biāo)，衡量SSOs的

閱讀量: 344 發(fā)表時間: 2023-05-16

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