基于近红外光谱和变量优选的棉麻混纺织物棉含量快速检测

纺织品纤维成分的快速检测对其生产过程质量监控、贸易和市场监督均具有重要的意义。利用近红外光谱技术联合变量优选对棉麻混纺织物中的棉含量进行快速检测研究。采用NIRFlex N-500型傅里叶近红外光谱仪在4 000～10 000 cm-1光谱范围内采集样本的反射光谱,对样本光谱进行范围初选和预处理分析。在此基础上,利用UVE(uninformative variables elimination),SPA(successive projections algorithm)及CARS (competitive adaptive reweighted sampling)方法对光谱变量进行优选,再应用PLS(partial least squares)建立棉麻混纺织物中的棉含量预测模型。最后,采用最优预测模型对未参与建模的样本进行预测。研究结果表明,4 052～8 000 cm-1光谱范围为棉含量较优的建模光谱范围。CARS变量选择方法能较为有效地提高预测模型的精度,CARS-PLS模型的校正集、预测集相关系数和均方根误差分别为0.903,0.749和8.01%,12.93%。因此,近红外光谱联合CARS变量优选可以用于棉麻混纺织物棉含量的快速检测,CARS方法可以有效简化预测模型,提高预测模型性能。     

应用粒子群优化算法对鸭肉中四环素残留含量的同步荧光光谱快速测定

四环素在NaOH存在的条件下能降解生成具有强荧光特性的异四环素,应用同步荧光光谱结合小波去噪、粒子群优化算法(PSO)和支持向量回归(SVR)建立鸭肉中四环素残留含量的预测模型,可实现鸭肉中四环素残留含量的快速测定和提高预测模型的精度。首先应用平行因子分析法(PARAFAC)确定检测鸭肉中四环素含量的最佳波长差Δλ为70 nm;然后对同步荧光光谱进行db6小波的2层分解的小波去噪及去噪后的光谱归一化处理,并利用PSO筛选出了6个荧光特征波长;最后应用PSO优化SVR模型参数(c, g),进而对在PSO筛选的特征波长光谱条件下建立的PSO-SVR,PLS,PCR模型以及在全光谱条件下建立的PSO-SVR模型进行性能比较,结果表明,以在PSO筛选的特征波长光谱条件下建立的PSO-SVR模型预测能力更强,其预测集的相关系数(r)和均方根误差(RMSEP)分别为0.952 0和17.6 mg·kg-1。说明PSO能够有效提取鸭肉中残留四环素所对应的荧光特征波长,且PSO-SVR预测模型能满足鸭肉中残留四环素的快速测定要求。     

基于UVE-ICA和支持向量机的南丰蜜桔可溶性固形物可见-近红外检测

利用可见-近红外光谱技术联合变量选择新方法对南丰蜜桔的可溶性固形物(SSC)进行快速无损检测研究,以简化南丰蜜桔SSC预测模型和提高预测模型性能。试验共采用300个南丰蜜桔样本,校正集、验证集及预测集样本分别为150,75和75个。采用QualitySpec型光谱仪在350~1 000 nm波段范围内采集样本光谱,利用无信息变量消除(UVE)剔除无用信息波长变量,再采用独立成分分析(ICA)提取光谱的独立成分,最后应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立南丰蜜桔的SSC预测模型,并利用未参与建模的预测集样本对模型进行评价。研究结果表明,可见-近红外光谱技术联合UVE-ICA- LS-SVM对南丰蜜桔的SSC检测精度高。UVE-ICA可以有效剔除无用信息波长变量,提取特征光谱信息,简化预测模型及提高预测模型性能。UVE-ICA- LS-SVM所建立的南丰蜜桔SSC预测模型性能优于PLS,PCA-LS-SVM及ICA-LS-SVM预测模型,其校正集、验证集及预测集的决定系数和均方根误差分别为0.978,0.230%,0.965,0.301%及0.967,0.292%。     

近红外光谱技术结合变量选择方法定性检测食用植物油中的腐霉利

利用近红外光谱技术对食用植物油中的腐霉利进行定性检测研究。以国家标准规定的腐霉利最大残留限量为界线,将不同腐霉利含量的食用植物油样本分为合格组和不合格组。采用QualitySpec台式近红外光谱仪采集两类样本的光谱,利用无信息变量消除 (UVE)和子窗口重排分析(SPA)方法进行波长变量筛选,并应用线性判别分析(LDA)、偏最小二乘-线性判别分析(PLS-LDA)及判别偏最小二乘(DPLS)方法建立两类样本的分类模型。结果表明,近红外光谱技术可以对两类样本进行分类。UVE方法可以有效筛选有用波长变量,提高分类模型的性能。UVE-DPLS所建立的分类模型性能最优,其预测集样本的分类正确率、灵敏度及特异性分别为98.7%,95.0%和100.0%。     

基于光谱学技术对丁香油与乙酸乙酯相抑LDL非酶糖基化、氧化修饰能力的比较

低密度脂蛋白(LDL)非酶糖基化和氧化修饰均是导致动脉粥样硬化(AS)的关键因素。前人发现,丁香可有效抑制牛血清白蛋白(BSA)、高密度脂蛋白(HDL)糖基化修饰,丁香乙酸乙酯相(EAEC)和丁香油(CBO)均具有很强的抗氧化活性。为了确定丁香抑制LDL糖基化及氧化所对应的最有效成分,在前人研究基础上采用光谱学技术对EAEC和CBO抑制LDL糖基化及氧化功能进行了比较。首先建立LDL-葡萄糖糖基化孵育体系,通过测定糖基化早期、中期和末期产物及三维荧光光谱的变化比较CBO和EAEC抑制LDL糖基化修饰的效果。其次,建立LDL-CuSO₄氧化孵育体系,通过测定荧光指标和三维荧光光谱、紫外可见波长扫描来比较两者抑制LDL氧化修饰效果。结果发现,EAEC和CBO对LDL糖基化修饰过程中产生的早期产物(Amadori产物)、中期产物(二羰基化合物)及终末期产物(戊糖素和AGEs)均具有很强的抑制效果,且EAEC的抑制效果均强于CBO;三维荧光光谱表征得到相同的结果。在LDL氧化修饰比较中,CBO对色氨酸(Trp)荧光猝灭、总荧光产物及脂褐素的生成、赖氨酸(Lys)修饰的抑制效果均显著强于非油成分的EAEC;三维荧光光谱表征也得到相同的结果;紫外、可见全波长扫描反映CBO比EAEC对共轭二烯(CD)生成及光谱红移的抑制效果更强。研究结果为后续锁定重点成分分离、纯化及研发丁香抗LDL糖基化及氧化功能食品提供参考。     

基于内标法和CARS变量优选的倍硫磷含量LIBS检测

利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱（LIBS）技术对溶液中的倍硫磷含量进行定量检测研究。采用石墨对倍硫磷溶液进行富集,利用双通道高精度光谱仪获取样品的LIBS光谱。以碳元素谱线（CⅠ247.856 nm）为内标对210~260 nm波段谱线进行校正,然后利用竞争性自适应重加权算法（CARS）筛选与倍硫磷相关的重要波长变量,最后应用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立倍硫磷含量的定标模型,并与基本定标法及内标法建立的单变量定标模型进行比较。研究结果表明,共线双脉冲LIBS技术可以用于溶液中的倍硫磷含量检测。基本定标法建立的最优定标模型的拟合度R²为0.935 04,预测集样品的平均预测相对误差（PRE）为41.50%;内标法建立的最优单变量定标模型的拟合度R²为0.993 61,预测集样品的平均PRE为14.91%;内标-CARS-LSSVM定标模型的拟合度R²为0.998 6,预测集样品的平均PRE为8.06%。对比上述3类定标模型,内标-CARS-LSSVM定标模型性能最优,内标法建立的定标模型次之,而基本定标法建立的定标模型最差。由此可知,CARS方法可以有效筛选倍硫磷相关的重要变量,内标法结合CARS及LSSVM方法可以改善定标模型性能,提高预测精度。     

有机磷类农药的密度泛函理论计算及拉曼光谱研究

有机磷类农药常被用于防治植物病、虫、害,但对人、畜的急性毒性很强,能抑制乙酰胆碱酯酶。三种有机磷类农药分子(乐果、敌百虫和伏杀硫磷)的分子构型用GaussView3.07构造,理论计算采用密度泛函理论(density functional theory, DFT)的B3LYP/6-31G(d, p)基组,并将实验拉曼光谱、理论计算拉曼光谱和表面增强拉曼光谱(SERS)进行比较。结果表明,三种有机磷类农药分子的实验值与理论方法计算值具有很好的匹配性,并对三种有机磷类农药分子(乐果、敌百虫和伏杀硫磷)在400～1 800 cm-1范围内的振动频率进行了全面地归属,找到了这三种有机磷类农药的特征峰。有机磷类农药分子的振动峰中会出现相近的波数,PO基团引起的波数在1 140～1 320 cm-1之间,PS的伸缩振动的谱带在535～750 cm-1范围,含有P—O—C基团的有机磷类农药在920～1 088 cm-1范围产生一个谱带。对比分析三种农药的实验拉曼光谱和表面增强拉曼光谱,找到了这三种有机磷农药分子各自主要的表面增强拉曼特征峰,这些表明利用SERS技术可以用来鉴定有机磷农药。研究结果为有机磷农药的定性定量分析提供了理论基础。     

丁香有效部位对LDL中脂类、蛋白氧化修饰及光谱学变化的抑制

LDL氧化修饰是致动脉粥样硬化的关键性因素。其中,在氧化修饰过程中LDL所含脂类、蛋白及其光谱学性质均会受到影响。前期研究结果发现丁香对LDL氧化修饰具有很强的抑制作用。但是,丁香是否是通过抑制脂类及蛋白氧化来实现,以及丁香是否能抑制LDL氧化修饰后光谱学性质的改变,这些问题目前均不清楚。据此,运用紫外吸收光谱、荧光光谱等方法研究了丁香有效部位(effective fraction from clove,EFC)对LDL氧化修饰的抑制效果。研究结果表明,EFC能有效延缓脂质氧化过程中共轭二烯(CD)增殖及推后其达到最大值,并抑制胆固醇降解;也可抑制蛋白组分apoB100中Trp荧光猝灭及Lys氧化修饰和荧光光谱变化;同时也能抑制LDL中脂质与蛋白过氧化产物-脂褐素的生成;此外,该部位对LDL 氧化修饰过程中紫外-可见光谱学特征的改变也有影响。论文将为丁香抗AS功能食品研发提供参考。     

应用表面增强拉曼光谱法检测鸭肉中萘夫西林残留的研究

采用金胶颗粒作为活性基底,氯化钠溶液作为活性剂,并采用表面增强拉曼光谱(SERS)技术建立一种检测鸭肉中萘夫西林残留的检测方法。首先分析了奈夫西林水溶液的SERS特征峰及其归属。然后分析了奈夫西林在鸭肉提取液中的SERS特征峰,确定了鉴定鸭肉中奈夫西林残留的拉曼特征峰,并选取521与1 449 cm-1处的拉曼峰强度进行条件的优化。最后应用内标法对鸭肉提取液中萘夫西林的残留量进行定量分析。结果表明,鸭肉提取液中萘夫西林的质量浓度范围在0.2~10 mg·L-1 时,应用拉曼峰强度比值所建立的四种标定曲线均具有良好的线性关系,决定系数均大于0.95。其中三种标定曲线具有较高的准确度,其回收率介于88%~144%。由此可见,应用SERS检测鸭肉中萘夫西林的残留是可行的,该方法简便、快速,为检测禽肉类食品中萘夫西林的残留提供了技术支持。     

近红外漫反射用于检测苹果糖度及有效酸度的研究

提出了应用近红外漫反射光谱技术并结合光纤传感技术快速检测苹果糖度和有效酸度的新方法。以傅里叶变换光谱仪(12 500～4 000 cm-1)为试验仪器,以120个红富士苹果为标准样品并结合偏最小二乘法,建立了苹果糖度、有效酸度的定量预测数学模型。试验结果为：样品预测值和真实值之间的相关系数分别为0.970,0.906,标准校正误差(SEC)分别为0.261,0.0562,标准预测误差(SEP)分别为0.272,0.0562,偏差(Bias)分别为0.011,0.0115。通过本研究表明：应用近红外光谱漫反射技术在10 341～5 461 cm-1光谱波长范围内对苹果糖度的无损检测和在10 341～3 818 cm-1有效光谱范围内对有效酸度的无损检测具有可行性。