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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

1997年第18卷16期返回列表

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直接競爭ELISA法檢測蜂蜜中氯霉素殘留

內(nèi)容: 建立蜂蜜中氯霉素直接競爭酶聯(lián)免疫吸附測定（enzyme-linked immunosorbent assay，ELISA）檢測方法。以抗氯霉素單克隆抗體為包被原，氯霉素-辣根過氧化物偶聯(lián)物為標(biāo)記物，3,3’,5,5’-四甲基聯(lián)苯胺作顯色底物，對(duì)其主要影響因素，如標(biāo)準(zhǔn)品稀釋液、包被溫度、包被抗體稀釋倍數(shù)等6?個(gè)因素進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)還對(duì)該方法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性進(jìn)行考察。結(jié)果表明：所建立的直接競爭ELISA標(biāo)準(zhǔn)曲線方程式為y=－17.425x＋97.509，相關(guān)系數(shù)R2為0.991?2，IC50值為0.63?ng/

閱讀量: 213 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
基于高光譜技術(shù)及SPXY和SPA的玉米毒素檢測模型建立

內(nèi)容: 應(yīng)用高光譜技術(shù)研究和構(gòu)建霉變玉米黃曲霉毒素B1（aflatoxin B1，AFB1）和玉米赤霉烯酮（zearalenone，ZEN）含量的檢測方法，通過建立霉變玉米中這2?種毒素含量的預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)玉米霉變程度的快速、無損、準(zhǔn)確判別。首先，通過對(duì)比5?種預(yù)處理方法，確定標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量校正法對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；然后，采用光譜-理化值共生距離算法結(jié)合偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）法分析不同校正集樣本預(yù)測AFB1和ZEN含量的差異，并分別優(yōu)選出

閱讀量: 200 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
基于近紅外光譜技術(shù)對(duì)多年際建三江、五常大米產(chǎn)地溯源

內(nèi)容: 研究多年際地理標(biāo)志大米產(chǎn)地溯源判別技術(shù)，保護(hù)地理標(biāo)志大米的品牌效益。利用近紅外漫反射光譜技術(shù)對(duì)試驗(yàn)田樣品進(jìn)行與產(chǎn)地有關(guān)的特征波段篩選，并在其范圍內(nèi)對(duì)2013—2015年來自建三江地區(qū)及五常地區(qū)的291?份大米樣品進(jìn)行產(chǎn)地溯源研究。結(jié)果表明，試驗(yàn)田樣品在波段為5?136～5?501?cm－1范圍內(nèi)產(chǎn)地因素差異顯著。在此范圍內(nèi)利用因子化法建立的定性分析模型及聚類分析模型對(duì)建三江大米及五常大米的正確判別率均高于97.00%。利用偏最小二乘法建立的定量分析模對(duì)兩地區(qū)大米的正確判別率分別為95.83%、94.00%

閱讀量: 209 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
高效液相色譜法檢測活性食品包裝薄膜中的香芹酚和百里香酚

內(nèi)容: 建立高效液相色譜法同時(shí)測定改性聚乳酸（polylactic acid，PLA）薄膜中香芹酚及百里香酚含量的方法。色譜條件：Sunfire C18色譜柱（4.6?mm×150?mm，3.5?μm），流動(dòng)相為乙腈-水（3∶2，V/V），色譜柱溫（30±5）?℃，流速1?mL/min，等梯度洗脫，進(jìn)樣量10?μL，分析時(shí)間10?min，紫外檢測器，檢測波長274?nm，外標(biāo)法定量。結(jié)果表明：香芹酚和百里香酚在5～100?mg/L范圍內(nèi)線性良好，R2均大于0.996。加標(biāo)回收率分別為71.6%～93.7%和73.

閱讀量: 222 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
閥切換離子色譜技術(shù)同時(shí)檢測飲料中的糖類、甜味劑和防腐劑

內(nèi)容: 建立閥切換離子色譜技術(shù)同時(shí)檢測飲料中的糖類、甜味劑和防腐劑的方法。樣品經(jīng)簡單前處理進(jìn)樣于IonPac? AS11-HC（4?mm×250?mm）陰離子分離柱，通過設(shè)置合適的閥切換時(shí)間，在AS11-HC柱上保留較弱的糖類物質(zhì)先被堿性淋洗液洗出，收集在定量環(huán)中。而強(qiáng)保留的防腐劑隨著淋洗液逐漸洗出，紫外檢測器檢測。收集在定量環(huán)中的糖類物質(zhì)再經(jīng)NaOH淋洗液沖洗進(jìn)入CarboPac? PA10（4?mm×250?mm）柱中分離，進(jìn)行電化學(xué)檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在0.5～2.5?mg/L的線性范圍內(nèi)，方法的回歸系數(shù)r

閱讀量: 225 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
基于FT-NIR和電子鼻的蘋果水心病無損檢測

內(nèi)容: 探討傅里葉變換近紅外光譜技術(shù)和電子鼻技術(shù)應(yīng)用于蘋果水心病檢測的可行性。以277?個(gè)“秦冠”水心病蘋果和健康蘋果為試材，分別采集每個(gè)樣本在12?000～4?000?cm－1波數(shù)范圍的近紅外光譜和10?個(gè)傳感器的電子鼻信號(hào)，用不同預(yù)處理的近紅外光譜方法提取主成分建立Fisher判別模型；同時(shí)電子鼻結(jié)合3?種化學(xué)計(jì)量學(xué)的方法進(jìn)行建模。結(jié)果表明，經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)（9?點(diǎn)平滑）預(yù)處理的近紅外光譜，提取前20?個(gè)主成分建立的Fisher判別模型效果最好，對(duì)未知樣本的正確判別率達(dá)100%；電子鼻分別結(jié)合Fisher判別、多層

閱讀量: 203 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
基于納米金/蔗糖酶構(gòu)建核酸適體傳感器檢測鹽酸多巴胺

內(nèi)容: 采用核酸適體做捕獲探針，納米金-蔗糖酶-互補(bǔ)DNA偶合物做檢測探針，構(gòu)建競爭型核酸適體傳感器，并結(jié)合血糖儀實(shí)現(xiàn)對(duì)鹽酸多巴胺的檢測。未加靶目標(biāo)時(shí)，檢測探針與核酸適體通過堿基互補(bǔ)配對(duì)結(jié)合；加入靶目標(biāo)后，核酸適體與靶目標(biāo)強(qiáng)親和力競爭結(jié)合，使檢測探針脫離捕獲探針并催化蔗糖轉(zhuǎn)化為葡萄糖，通過血糖儀檢測葡萄糖濃度間接檢測鹽酸多巴胺濃度。結(jié)果表明，在靶目標(biāo)孵育時(shí)間和蔗糖酶催化時(shí)間分別為30?min和120?min時(shí)，鹽酸多巴胺的線性檢測范圍為0.45～10?mmol/L，相關(guān)系數(shù)為0.997。對(duì)8.0、3.0、0.8?

閱讀量: 193 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
分散固相萃取-超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法測定禽蛋中4 種內(nèi)外源性孕激素

內(nèi)容: 采用基質(zhì)固相分散的前處理技術(shù)，建立禽蛋中4 種孕激素（孕酮、醋酸美倫孕酮、醋酸甲地孕酮、醋酸氯地孕酮）的超高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜檢測技術(shù)。樣品經(jīng)正己烷提取氮吹濃縮后用甲醇溶液復(fù)溶，復(fù)溶液加入N-丙基乙二胺固相吸附劑凈化，離心上清液經(jīng)ACQUITY UPLC BEH C18柱（2.1?mm×100?mm，1.7?μm）分離，以0.1%甲酸溶液和甲醇為流動(dòng)相梯度洗脫，在電噴霧正離子模式下以多反應(yīng)監(jiān)測方式測定。4?種孕激素在0.4～100?μg/L范圍內(nèi)線性關(guān)系良好，相關(guān)系數(shù)r2大于0.996，方法檢出限為0.

閱讀量: 233 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
響應(yīng)面優(yōu)化谷氨酰胺轉(zhuǎn)氨酶改性大豆與啤酒糟混合蛋白工藝

內(nèi)容: 為改善啤酒糟蛋白的凝膠性能及氨基酸組成，采用單因素試驗(yàn)及響應(yīng)面試驗(yàn)研究谷氨酰胺轉(zhuǎn)氨酶改性啤酒糟與大豆蛋白混合的最優(yōu)工藝條件，探討啤酒糟蛋白添加量、加酶量、水浴溫度、水浴時(shí)間和pH值對(duì)混合蛋白凝膠性能的影響。結(jié)果表明，濕磨法所得啤酒糟蛋白的蛋白質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)為52.23%，其氨基酸組成以Glu、Pro為主，而酶改性最佳工藝條件為啤酒糟蛋白添加量30%、加酶量15?U/g、反應(yīng)pH?7、水浴溫度48?℃、水浴時(shí)間132?min。在此條件下，混合蛋白的凝膠強(qiáng)度為218.55?g。本研究為啤酒糟蛋白的精深加工提供實(shí)驗(yàn)

閱讀量: 195 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26
響應(yīng)面法和遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化微波萃取藍(lán)莓中花青素工藝

內(nèi)容: 采用單因素和Box-Behnken試驗(yàn)，考察微波強(qiáng)度、萃取時(shí)間、乙醇體積分?jǐn)?shù)和料液比對(duì)藍(lán)莓中花青素萃取率的影響，并分析花青素萃取特性。采用響應(yīng)面法和遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型2?種方式對(duì)微波輔助萃取藍(lán)莓中花青素的工藝條件進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果表明：各因素對(duì)花青素萃取率影響均呈現(xiàn)先增加后降低的趨勢。響應(yīng)面法和遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型法相對(duì)誤差、決定系數(shù)R2值分別為2.71%、0.877?3和1.43%、0.904?4，說明遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比響應(yīng)面法具有更強(qiáng)的預(yù)測和優(yōu)化能力。最終采用遺傳算法-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化獲得微波萃取

閱讀量: 241 發(fā)表時(shí)間: 2019-09-26

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