栽培草莓品种果实香气特性研究

通过对4个不同栽培草莓(Fragaria ananassa Duch．)品种果实糖和氨基酸测定及香气的GC-MS分析,结果表明：不同品种间氨基酸和糖含量不同,氨基酸含量由高到低依次为丰香、瓦尔达、哈达和全明星;哈达、丰香、全明星和瓦尔达4个品种果实分别检测出39、46、37和44种香气成分,各占总峰面积98.52％、99.15％、98.77％和95.4l％,检测成分的多少与氨基酸总量显著正相关,相关系数为0.967;哈达有5种独有的成分,丰香有9种独有的成分,全明星有3种独有的成分,瓦尔达有2种独有的成分,4个品种共有的成分有19种。     

宁波市草莓产业现状分析与发展对策

草莓以其季节优势明显、经济效益高等优点成为宁波一些乡镇的主要农业产业.通过分析宁波市草莓产业基础、现状,进而阐述了现阶段宁波市草莓产业发展存在的主要问题与原因,提出了适合宁波市草莓产业可持续健康发展的对策.     

液相色谱-四极杆飞行时间质谱法快速测定草莓中6种植物生长调节剂的残留量

建立了高效液相色谱-四极杆飞行时间串联质谱(HPLC-Q TOF MS)快速检测草莓中2,4-滴、对氯苯氧乙酸、3-吲哚丁酸、氯吡脲、脱落酸、玉米素6种植物生长调节剂的分析方法。样品采用QuEChERS方法(Quick, Easy, Cheap, Effective, Rugged and Safe method)进行前处理(乙腈提取,C18吸附剂净化),采用Eclipse XDB-C8色谱柱(150 mm×4.6 mm, 5 μm),以乙腈-5 mmol/L乙酸铵-0.1%(v/v)甲酸水溶液为流动相,梯度洗脱,Q TOF MS电喷雾负离子模式分析检测。在全扫描采集模式下,以准分子离子峰的峰面积定量,以化合物的精确质量数定性。在Target MS/MS采集模式下,通过碎片离子的精确质量数进一步确证化合物。各化合物在0.005～1.0 mg/L范围内均呈现良好的线性关系,相关系数均大于0.99。6种化合物的检出限为1～5 μg/kg,添加回收率为87%～107%,相对标准偏差(RSD)均小于10%(n=6)。本方法简便快捷,选择性好,灵敏度高,可满足国内外现行法规的限量要求。     

三种含笑属植物花挥发物的原位显微拉曼光谱检测

用油细胞原位拉曼光谱检测方法,直接获得了白兰花、深山含笑、黄花含笑油细胞的拉曼光谱,通过分析研究得出其主要挥发物.白兰花盛花油细胞中的主要挥发物为:芳樟醇、β-蒎烯、没药醇、香芹酮、α-松油烯、β-榄香烯.深山含笑盛花、花蕾油细胞中的主要挥发物为:甲氧基肉桂酸乙酯、对伞花烃、香茅醇.黄花含笑小花蕾、花蕾、盛花油细胞中的...     

两种离子化技术气相色谱-串联质谱法测定青菜与草莓中3种有机锡类农药残留

采用电子轰击(EI)和正化学(PCI)两种电离源技术,建立了气相色谱-串联质谱(GC-MS/MS)同时测定青菜和草莓中三环锡、三苯锡、苯丁锡农药残留的分析方法。样品经氢溴酸消解,丙酮-正己烷提取,经衍生后由Florisil固相萃取柱净化,分别采用EI和PCI两种电离源进行选择反应监测模式测定,采用基质匹配外标法定量。结果显示,在0.05~1.0 mg/L质量浓度范围内,3种有机锡农药呈良好线性,相关系数均大于0.998。两种方法中目标物的定量下限分别为0.019~0.042 mg/kg和0.009~0.042 mg/kg,均能满足国内外的限量要求。在0.05、0.10、0.20 mg/kg加标水平下,目标物的平均回收率为70.1%~93.9%,相对标准偏差(RSD)均小于10%。两种方法线性均较好,灵敏度较高,可用于水果蔬菜中有机锡农药的测定,且两种方法可实现互补,有助于提高定性和定量的可靠性。     

高效液相色谱法测定邻烯丙基苯酚在草莓果实中的消解动态和残留

采用高效液相色谱法定量分析仿生杀菌剂邻烯丙基苯酚在草莓果实中的消解动态和最终残留。结果表明,施药处理的草莓果实的果浆用丙酮提取,经石油醚萃取、浓缩和定容后采用高效液相色谱分析(HPLC)方法,在273nm波长检测条件下,标准曲线方程为Y=10.049X-44.395,(R2=0.997)。经测定,邻烯丙基苯酚的最低检出量为4.2ng,在草莓中的最低检出浓度是0.02mg/kg。本方法的添加回收率为79.7%~84.6%,相对标准偏差1.78%~4.01%。测定邻烯丙基苯酚在草莓中的消解动态及最终残留显示,药剂在草莓中的半衰期为4.40d,草莓收获时药剂的消解率在90%以上。     

森林里的“草莓圣代”

正茂密的森林里,铺着厚厚松针的草地上,静静地躺着一团淋满了草莓果酱的白色冰激凌!咦?森林里怎么会有草莓冰激凌?     

基于BP-ANN的草莓品种近红外光谱无损鉴别方法研究

研究了使用近红外漫反射光谱对不同品种草莓进行无损鉴别的方法,并分析了各品种草莓品质指标的差异性。在4 545～9 090 cm-1光谱范围比较了反向传播人工神经网络、最小二乘支持向量机及判别分析的分类模型性能,发现拓扑结构为12-18-3的反向传播神经网络模型分类结果最优,校正集和预测集分类正确率分别为96.68%和97.14%,“甜宝”(n=99)、“丰香”(n=100)和“明星”(n=117)样品的单独判别正确率分别为94.95%,97%和98.29%。对三个品种样品的可溶性固形物、可滴定酸、pH值及固酸比品质指标进行了单因素方差分析,发现四个指标含量均存在明显差异,分析成分指标数据的主成分得分发现不同品种草莓存在明显的聚类趋势。结果表明,近红外光谱与反向传播人工神经网络结合可有效鉴别不同品种的草莓,且不同品种草莓化学成分含量的差异为近红外光谱分类提供了理化解释。     

高光谱成像技术结合特征提取方法的草莓可溶性固形物检测研究

采用高光谱成像技术结合不同的特征提取方法,实现了对草莓可溶性固形物含量的检测。通过提取154颗成熟无损伤草莓的高光谱图像的874～1 734 nm范围光谱信息,对941～1 612 nm光谱采用移动平均法(moving average,MA)进行预处理。基于残差法剔除19个异常样本后将剩余135个样本分为建模集(n=90)和预测集(n=45)。采用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA),遗传偏最小二乘算法(genetic algorithm-partial least squares, GAPLS)结合连续投影算法(GAPLS-SPA),加权回归系数(weighted regression coefficient, Bw)以及CARS法(competitive adaptive reweighted sampling)选择特征波长分别提取14,17,24与25个特征波长,并采用主成分分析(principal component analysis, PCA)与小波变换(wavelet transform, WT)分别提取20与58个特征信息。分别基于全波段光谱、特征波长与特征信息建立PLS模型。所有模型都取得了较好的效果,基于全波段光谱的PLS模型与基于WT提取的特征信息的PLS模型的效果最优,建模集相关系数(r_c)与预测集相关系数(r_p)均高于0.9。结果表明高光谱成像技术结合特征提取方法可用于草莓可溶性固形物含量的检测。     

草莓型PMMA/SiO2有机-无机复合微球的合成与表征

在纳米二氧化硅水分散介质中,借助于正离子单体甲基丙烯酰氧乙基三甲基氯化铵(MTC)与未改性纳米二氧化硅颗粒之间的电荷作用,通过MTC与甲基丙烯酸甲酯(MMA)的自由基共聚合,制备了草莓型的PMMA/SiO2复合微球.整个制备反应过程中,纳米二氧化硅无需表面处理,体系中无需另外加入乳化剂或助乳化剂,微球表面吸附的纳米二氧化硅对颗粒起稳定作用.详细讨论了纳米二氧化硅初始添加量、MTC浓度对复合微球的平均粒径、复合微球中二氧化硅含量及微球形态的影响.动态光散射粒度分布仪(DLS)测得复合微球粒径在180~300 nm之间,热重分析(TGA)表明复合微球中二氧化硅含量介于16.4%~40.8%之间.透射电镜(TEM)显示所得复合微球具有草莓型结构,二氧化硅于表面富集.