越南火龙果冷藏现状分析

随着全球化经济的快速发展,食品冷藏技术日益重要.文中综述了越南火龙果的现有冷藏技术及其存在的问题,并提出解决方案.     

微波消解火焰原子吸收法测定火龙果中铁的不确定度评定

对微波消解火焰原子吸收法测定火龙果中铁含量的不确定度进行评估.建立相应的不确定度数学模型，根据测试过程分析不确定度来源有7个方面，计算各不确定度分量，得到火龙果中铁含量测定结果是X=（1.308±0.281）mg/100 g（k=2）.测量过程不确定度的主要来源是样品溶液测量、样品空白及样品溶液定容等3个方面，其中，标准曲线制作和工作曲线拟合引起的不确定度最大.不确定度评定结果可为水果等营养元素检测方面提供参考，避免或减少一些不必要检测误差，使测试结果更加准确.     

高光谱定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究

火龙果是近年来引进我国的营养价值高、经济效益好的新型水果,肉质茎枝是其主要光合器官,与常见果树具有较大差异。为探索以茎枝为光合作用器官的植被的光谱特征及其生化组分的估测方法,以火龙果为研究对象,在贵州省典型种植区罗甸县开展了4个氮肥梯度田间试验,同步测定不同养分丰缺程度下的火龙果茎枝高光谱和相应叶绿素含量数据;然后分析火龙果茎枝光谱数据的演化规律,并采用数学变换、连续小波变换算法并结合相关性分析算法处理分析火龙果茎枝光谱数据,提取并筛选特征波段;最后利用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型。研究结果表明：（1）火龙果肉质茎枝的原始光谱曲线整体趋势与常见绿叶植物相似,但随施氮量的增加,火龙果近红外处的光谱反射率逐渐降低,变化趋势与常见绿叶植物相反,茎枝光谱的吸收峰（谷）随施氮量的增加呈升高（加深）的趋势。（2）数学变换中的一阶微分与在L₁-L₅尺度内的连续小波变换能有效提升光谱对叶绿素含量的敏感性,火龙果茎枝原始光谱与叶绿素含量的敏感区域主要位于730～1 400 nm,数学变换与连续小波变换均能提升光谱对叶绿素含量的敏感性。与常见绿叶植物相比,火龙果茎枝敏感波段分布相对分散,且多位于730 nm附近与近红外区域（1 100～1 600 nm）。（3）数学变换和连续小波变换能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的估测能力,其中基于一阶微分的估测模型与基于连续小波变换L₁与L₄的估测模型分别为数学变换与连续小波变换的最优模型,其验证精度分别为R2_验证=0.625,RMSE=0.048,RPD=1.238（一阶微分）;R2_验证=0.678,RMSE=0.037,RPD=1.652（连续小波变换）;表明高光谱技术可以作为火龙果茎枝叶绿素含量和营养诊断的无损监测手段。该研究为完善不同植被类型基于高光谱指数的叶绿素反演提供了补充。     

固相微萃取-气相色谱-质谱法分析火龙果果肉中挥发性成分

火龙果不仅具有保健功能,还具有降血压、降血脂、润肺、解毒、养颜等药用功效,被称为21世纪保健食品和果品珍品。目前关于火龙果的研究主要集中在茎、花、种籽、果实色素等方面[1-6],而对其果肉中挥发性成分的研究未见报道,但果肉中挥发性成分对于水果的保鲜具有重要的作用[7]。近年来,固相微萃取(SPME)技术在水果挥发性成分分析方面已得到了一定的应用[8-9],SPME具     

GC-MS联用分析火龙果花提取液的化学成分

采用GC/MS分析火龙果花无水乙醇、CH2Cl2提取液的化学成分.从无水乙醇和CH2C12提取液中分别分离出60和54个峰,经NIST数据库检索、与标准谱图比较共鉴定出49个化学组分.结果表明,火龙果花中含有维生素E,脂肪酸,烃类和β-谷甾醇、豆甾醇、菜油甾醇等甾醇类化合物.     

火龙果果皮色素的提取及稳定性

采用不同比例的水与乙醇混合液作为提取剂、不同的超声波提取时间、不同的火龙果果皮重量,研究了火龙果果皮色素的提取条件。其提取液最大吸收波长在538nm处,长时间放置后色素被氧化,其氧化产物最大吸收波长在390nm处。还研究了火龙果果皮色素与食品添加剂共存的情况。     

分光光度法测定火龙果茎中的植物甾醇

建立了Liebennann-Burchard显色法测定火龙果茎中植物甾醇含量的方法.以豆甾醇为标样,植物甾醇含量在0.02～0.20 mg/mL范围内,服从比耳定律,回归方程为A=4.489σ+0.0339,相关系数R=0.9997,方法的回收率为98.7%,相对标准偏差(RSD)为3.8%(n=5).     

小波变换和连续投影算法在火龙果总酸无损检测中的应用

应用可见/近红外光谱技术、小波变换(WT)和连续投影算法(SPA),对火龙果总酸含量(TA)进行精确、快速的无损检测,为火龙果内部品质无损检测提供科学依据。利用Maya2000光纤光谱仪采集380～1 099 nm范围的火龙果漫反射光谱数据,通过WT消噪、SPA优选波长和偏最小二乘回归(PLSR)分析方法,建立了火龙果总酸的定量预测模型。试验结果表明：经过WT消噪联合SPA优选波长压缩光谱变量后建立的WT-SPA-PLSR模型,预测精度都高于全谱PLSR模型。由全部样本的原始光谱变量作为输入变量建立PLSR模型的预测相关系数(R_p)为0.851 394, 预测均方根误差(RMSEP)为0.086 848;全部样本的原始光谱数据使用dbN(N=2,3,…,10)小波进行分解消噪,其中消噪效果最优的是db4小波2层分解(db4-2),WT-PLSR模型的R_p为0.915 635,RMSEP为0.066 752,小波变换消噪后的光谱预测模型精度明显提高;原始光谱经过db10-3小波消噪联合SPA算法,从570个光谱变量中优选出530,545,604,626,648,676,685,695,730,897,972,1 016 nm共12个变量作为输入变量,建立WT-SPA-PLSR预测模型,模型的R_P为0.882 83, RMSEP为0.077 39。SPA算法适合火龙果TA模型的光谱变量选择,能够有效提取与总酸相关度高的波长变量,增加了预测模型的精度和稳定性。研究结果表明小波变换技术联合连续投影算法的漫反射近红外光谱无损检测火龙果总酸含量具有可行性。     

火龙果的微量元素含量分析

用电感耦合等离子体发射光谱仪 (ICP AES)测定了湛江市郊区栽培的火龙果中微量元素的含量 ,发现其镁、钙、锌、锰等元素的含量比较丰富 ,并讨论了这些有益元素与人体健康的关系。     

火龙果茎化学成分的GC-MS/ICP-MS分析

采用GC-MS/ICP-MS分析火龙果茎的化学成分,确定了其中的有机成分,并对所含的12种无机元素进行定量分析.结果表明,火龙果鲜茎含有多种人体必需的微量元素,以及大量的植醇、维生素E及各种植物甾醇,有很高的利用价值和广阔的开发前景.