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低场核磁共振结合化学计量学方法快速检测掺假核桃油 总被引:4,自引:0,他引:4
以掺假核桃油样品为低场核磁共振检测对象,利用主成分分析法(PCA)和偏最小二乘回归法(PLSR)分析处理Carr-Purcell-Meiboom-Gill(CPMG)序列的核磁共振弛豫数据,旨在探求一种能快速检测核桃油品质的新方法。对几种常见掺假形式(掺入大豆油、玉米油、葵花油)的核桃油样品和纯核桃油样品进行检测和评价。实验结果表明:纯核桃油和掺入不同种类食用油的掺假核桃油在主成分得分图上可以得到很好的区分,且掺假样品随掺假比例在图中呈规律性分布;采用PLSR法对CPMG数据和实际掺假率进行回归,可实现对核桃油掺假水平的准确定量测定。方法快速、无损、准确,在食用油制品的品质控制及评价方面具有很大的应用潜力。 相似文献
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建立了用于饲料添加剂阿散酸质量控制的反相高效液相色谱法。采用的色谱条件: Waters Bondapak C18柱(150 mm×4 mm, 5 μm)分离,以甲醇-水(用稀磷酸调节pH至2.9) (1:4, v/v)作流动相,流速1.0 mL/min,紫外检测波长为244 nm。在优化的色谱条件下,阿散酸和掺假物质对氨基苯磺酸在3 min内实现了基线分离。阿散酸和对氨基苯磺酸的线性范围均为5~200 mg/L,检出限(S/N=3)分别为0.20 mg/L和0.15 mg/L。该方法简便快速,适合饲料添加剂阿散酸的分析以及监测对氨基苯磺酸掺假。 相似文献
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采用近红外(Near Infrared, NIR)技术(12500~5400cm-1)快速无损检测牛肉糜的掺假。判别分析(Discriminant Analysis, DA)、主成分回归(Principle Component Regression, PCR)等功能强大的化学计量学技术被用于掺假检测和掺假水平预测模型。通过选择适当的光谱波长和使用不同的光谱预处理方法,优化了DA和PCR模型。选择特定波长和使用(无预处理方法)的DA模型分类率达到了100%。基于全波长和使用(无预处理方法的)PCR的最佳预测模型的相关系数Rp为92.21%,样本的预测均方根误差(Root Mean Square Error Of Prediction, RMSEP)为9.80。研究结果说明NIR技术对牛肉糜的掺假体系适用。 相似文献
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利用超高效液相串联质谱法(UPLC-MS/MS)对牛肉中牛血清白蛋白(BSA)和马肉中马血清白蛋白(ESA)经胰蛋白酶消化后的目标肽进行鉴定,采用多反应监测(MRM)方法对结果进行验证,建立了一种检测牛肉中掺杂马肉的方法.对UPLC-MS/MS数据的深入研究表明,共检测到9个牛特异性多肽和17个马特异性多肽.其中DAFLGSFLYEYSR(m/z 784.3,Charge 2+)和ADFAEVSK(m/z 433.7,Charge 2+)的质谱响应最好,被选为牛肉和马肉定量的靶肽.所建方法在5.5~550.0和4.875~487.5 mg/L范围内线性关系较好(r~20.99),检测限、选择性、精密度、回收率和稳定性完全满足分析要求. 相似文献
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建立了液相色谱-串联质谱技术鉴别肉类特征肽段及定量检测羊肉中常见外源肉掺假的方法。样品经蛋白质提取、胰蛋白酶水解和固相萃取小柱净化后,利用超高效液相色谱-四极杆/静电场轨道阱高分辨质谱(UPLC-Q/Exactive-HRMS)和Proteinpilot软件,实现蛋白质和多肽的鉴定;再通过基本局部比对搜索工具(BLAST)与Uniprot数据库对比分析,筛选出羊肉、鸭肉、猪肉和鸡肉的20个物种特征性多肽标志物;最后利用高效液相色谱-三重四极杆质谱(UPLC-QqQ-MS)系统对羊肉、鸭肉、猪肉和鸡肉的特征性多肽进行了验证和多反应监测(MRM)定量研究。将鸭肉、猪肉和鸡肉分别按照质量分数为1%、5%、10%、20%、50%的比例掺加到羊肉中,得到鸭肉最低掺假检出限为0.25%、猪肉最低掺假检出限为0.17%、鸡肉最低掺假检出限为0.10%。 相似文献
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该文提出了一种基于太赫兹时域光谱的水稻种子模式识别方法。实验以10种不同品牌混合掺假的水稻种子为样本,基于采集的样本太赫兹时域光谱数据,通过建立Relief、随机森林(RF)、支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)和最大相关最小冗余(mRMR)模型分别对样本光谱波长进行特征选择,最后设计分类器对4种特征选择方法处理后的样本进行分类识别。结果表明,基于布谷鸟算法(CS)优化的极限学习机模型对经RF特征选择算法提取后的样本光谱数据具有最佳识别效果,其准确率可达100%,实验对于法庭科学领域内种子的掺假鉴定具有一定的借鉴意义。 相似文献
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目前我国蜂蜜市场掺假现象严重,研究一种快速、准确的方法用于市场流通领域掺假蜂蜜的鉴别具有重要的现实意义。采用近红外光谱(NIR)结合化学计量学方法对常见的天然蜂蜜以及掺假(掺杂常见糖浆)蜂蜜进行建模识别,并比较偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)及支持向量机(SVM)对糖浆掺假蜂蜜鉴别模型的影响。首先,采集来自中国10个省份、20种常见蜂蜜的112个天然纯蜂蜜样品,以及6种常见糖浆样品按不同糖浆含量(10%,20%,30%,40%,50%,60%)配制的112个掺假蜂蜜样品,共计224个样品;通过近红外光仪器扫描获得所有样品的近红外光谱数据(波长范围400~2 500 nm);然后,分别采用一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、多元散射校正(MSC)、标准正态变化(SNVT)四种方式对原始光谱进行预处理;再结合PLS-DA和SVM建立天然蜂蜜和糖浆掺假蜂蜜的鉴别模型,比较不同预处理方法对两种不同建模算法建立的蜂蜜掺假鉴别模型效果。其中SVM算法的惩罚参数c和核函数参数g通过网格搜索法(GS)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)三种寻优算法进行优化。分析结果表明:光谱数据进行预处理后所建立的模型准确率均有明显提升,而对于SVM模型,惩罚参数c和核函数参数g对模型准确率的提升效果要比光谱预处理带来的提升效果更明显。在PLS-DA算法中,经FD光谱预处理后建立的模型效果最好,最佳PLS-DA模型准确率为87.50%;在SVM算法中,经MSC预处理后,再通过GS寻优,获得惩罚参数c为3.0314,核函数参数g为0.3298的条件下所建立的模型效果最好,最佳SVM模型准确率为94.64%。由此可见,非线性的SVM算法结合NIR光谱数据所建立的天然蜂蜜与糖浆掺假蜂蜜鉴别模型要优于线性的PLS-DA模型,同时表明NIR光谱结合化学计量学方法对常见糖浆掺杂的中国蜂蜜鉴别是可行的。 相似文献
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可见-近红外光谱分析技术对鱼油掺假定量快速无损检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对掺入不同含量大豆油和菜籽油的鱼油进行鱼油掺假含量的可见-近红外光谱(Vis-NIR)研究。向3个不同品牌鱼油中分别掺入不同比例的大豆油,另外3个不同品牌中分别掺入不同比例的菜籽油,共获得300个样本。对所采集样本的光谱数据分别采用原始光谱,以及平滑,变量标准化(SNV),多元散射校正(MSC),一阶求导和二阶求导等预处理算法进行处理后,建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。基于全波段光谱的鱼油中大豆油和菜籽油掺假含量预测的最优模型分别为全波段PLSR模型和MSC-PLSR模型,其预测相关系数(Rp)分别达到0.938 6和0.959 3。进一步采用连续投影算法(SPA)分析鱼油中大豆油和菜籽油掺假样品的光谱,并分别获得了11个和15个光谱特征波长变量。基于特征变量的PLSR模型的Rp分别为0.941 2和0.932 6。试验研究表明, 可以采用Vis-NIR技术实现对鱼油掺假物含量的检测。 相似文献
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采用自行研制的电喷雾萃取电离源(EESI)与LTQ-XL质谱仪耦合,并结合主成分分析(PCA)和聚类分析(CA),建立了一种能在无需样品预处理的条件下直接、快速、准确鉴别茅台等八种掺假白酒(混掺水和工业酒精,且通过酒精计调控掺假酒的酒精度与真酒保持一致)的新方法. 同时,利用串联质谱能够对目标组分进行准确鉴定. 研究结果表明,EESI-LTQ-MS检测单个样品的时间小于1 min,且重现性好,PCA区分正确率高达96.5%. 通过设置未知样分析进一步验证了该方法的可行性. 此外,还结合单光子电离飞行时间质谱法(SPI-TOF-MS)对检测谱图进行对比分析. 阐述了EESI和SPI两种电离技术在挥发性有机物分析上具有各自的优势,且两种检测手段具有互补的特点. 为市场上酒类饮品真假的快速鉴别及品质鉴定建立了一个综合的分析方法,对于快速筛选伪劣酒类产品具有非常重要的应用价值. 相似文献