基于自动磁珠转运的转基因蛋白Cry1Ab检测

基于自动磁珠转运,建立了转基因蛋白Cry1Ab免疫检测的新方法.利用水热法制备了粒径约400 nm的纳米磁球,并进行电镜表征,通过溶胶法对磁球表面进行氨基修饰,采用戊二醛偶联对磁珠实现抗体包被,在核酸提取仪中进行酶联免疫反应,采用分光光度法进行检测.本方法对转基因蛋白Cry1Ab的检出限低于1 μg/L,与商品化酶联免...     

电化学DNA生物传感器定量检测根癌农杆菌终止子基因片段

通过自组装法及共价法固定单链脱氧核糖核酸(ssDNA),制备了电化学DNA生物传感器。将巯基丙酸(MPA)自组装于金电极表面形成单分子膜,再利用1-(3-二甲氨基丙基)-3-乙基碳二亚胺盐酸盐(EDC)和N-羟基琥珀酰亚胺(NHS)的活化作用将ssDNA探针序列固定于金电极表面。将ssDNA修饰的电极与待测溶液中人工合成的转基因食品中常有的根癌农杆菌终止子(NOS)基因片段进行杂交,在[Fe(CN)6]3-/4-溶液中进行循环伏安和电化学阻抗谱扫描,表征ssDNA固定及杂交过程。优化了ssDNA固定条件。待测溶液中DNA浓度在1.0×10-7～1.0×10-10mol/L范围时,其浓度的对数值和ssDNA/Au电极与dsDNA/Au电极峰电流差值的变化值呈线性相关关系,相关系数为0.9822,检出限为8.1×10-11mol/L。     

适配体生物传感器在病原微生物检测中的应用

适配体是通过指数富集系统进化技术(SELEX)体外筛选得到的一类能够特异性地结合小分子物质、蛋白,甚至整个细胞的寡核苷酸序列.由于具有制备简便、易于修饰、稳定性好等特点,适配体已广泛应用于构建生物传感器,实现对病原微生物的识别和检测.本文在阐述适配体基本原理的基础之上,结合近年来病原微生物适配体研究领域的最新研究成果,综述以病原微生物为目标的适配体筛选技术的最新进展;列举目前已经筛选获得的病原微生物(原生生物、病毒、细菌)适配体;综述适配体生物传感器在病原微生物检测中的应用.并展望了适配体生物传感器在病原微生物检测领域的发展趋势.     

光程变化对基于近红外光谱的黄酒品质检测的影响

以绍兴酒为研究对象,利用近红外光谱分析技术和化学计量学分析方法,开展了光程变化对基于近红外光谱的黄酒品质检测影响的研究,建立了黄酒酒精度、糖度和pH值3个品质指标的分析模型.通过比较0.5,1,1.5,2,2.5和3 mm 6个不同光程,并比较原始光谱、一阶微分光谱和二阶微分光谱三种光谱预处理方式对模型性能的影响,确定了这3个指标的最佳检测方式.黄酒酒精度和pH的最佳检测方式为:光程2 mm,采用偏最小二乘回归结合原始光谱;糖度的最佳检测方式为光程1mm,采用偏最小二乘回归结合原始光谱.这一研究表明光程变化对基于近红外光谱的黄酒品质检测有影响,选择合适的光程能够有效地提高检测精度.     

田间黄花梨糖度的可见/近红外光谱检测方法

提出了一种可克服背景光对田间光谱测量影响的方法。采集田间水果光谱时,环境背景光的干扰强,难以获取样品有效光谱信息。在田间采用套袋方式遮挡现场光线能得到较理想的结果,但检测效率低,仪器暗场校正和参考光谱校正等方法有利于减小模型误差,但不能有效消除环境光照的干扰。通过在测量探头前加装快门,打开快门时测得样品在仪器光源和背景光共同作用下的现场光谱,关闭快门时测得样品仅在现场环境光线作用下的背景光谱,将背景光谱从现场光谱中扣除进行背景光校正。利用偏最二乘法建立田间(背景光校正前、后)以及室内样品光谱建立黄花梨糖度预测模型,预测值与真实值的相关系数分别为0.1,0.69,0.92,均方根误差分别为0.89。Brix,0.42。Brix,0.27。Brix,预测集的RPD分别为0.79,1.69,2.58,结果表明实验所采用的背景光校正方法可有效减小田间环境光照对黄花梨可见/近红外光谱采集的影响,可用于田间水果的近红外光谱采集,有利于充分发挥可见/近红外光谱技术在果实采收前的田间管理、采收成熟度检测等方面的潜力。     

基于最小二乘支持向量机的番茄汁糖酸度分析研究

近红外光谱应用于农产品内部品质无损检测的方法引起人们的广泛关注,在分析过程中建立一个稳定可靠的模型用于处理非线性数据集是十分重要的,也是有一定难度的。目前常用的偏最小二乘(PLS)、主成分回归(PCR)以及逐步多元线性回归(SMLR)等方法还不能解决这类问题。文章提出了将基于统计学原理的最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归方法用于番茄汁的近红外(NIR)光谱分析,预测番茄汁品质(糖度和有效酸度)。运用LS-SVM方法以67个番茄汁样本建模,采用高斯径向基函数(RBF)为核函数,对33个样本进行糖酸度预测,糖度的相关系数为0.990 25,均方根标准预测误差为0.0056° Brix;有效酸度的相关系数为0.967 5,均方根标准预测误差为0.024 5。结果表明,LS-SVM方法要优于PLS和PCR建模方法,是一种快速、准确的近红外光谱分析方法。     

水果坚实度的近红外光谱检测分析试验研究

应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了水果坚实度无损检测的方法。利用偏最小二乘法建立了坚实度与漫反射光谱的无损检测数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行了对比分析。结果表明：利用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱的平滑预处理对结果并没有太大影响;原始光谱在800～2 500 nm范围的模型得到了最好的预测结果：校正集样本的相关系数r为0.869,校正均方根误差RMSEC为3.88 N;预测集样本的相关系数r为0.840,预测均方根误差RMSEP为4.26 N。 通过本研究得出：应用近红外漫反射光谱检测水果坚实度是可行的,为今后快速无损评价水果成熟度提供了理论依据。     

红外光谱技术在饮料酒鉴别中的应用进展

红外光谱作为鉴别技术被广泛地用于各种饮料的品质检测和定性鉴别中。文章对比了各种用于饮料酒鉴别的技术的优缺点,介绍了红外光谱技术鉴别饮料酒的技术流程,以及红外光谱技术在葡萄酒、啤酒、威士忌、白兰地、日本清酒、中国黄酒等饮料酒的产地、酒龄以及分级等方面的国内外研究现状,分析了红外光谱技术应用于饮料酒鉴别的种种优势和需要解决的问题,并展望了其在我国饮料酒鉴别中的应用前景。     

可见/近红外光谱漫透射技术检测西瓜坚实度的研究

西瓜是一种广受世界各国消费者喜爱的水果,坚实度是西瓜的一个重要品质指标,文章利用可见/近红外漫透射光谱技术进行了西瓜坚实度(FM)的无损检测研究。采用偏最小二乘法(PLS)和主成分回归法(PCR)建立了FM与漫透射光谱的无损检测数学模型,对比分析了不同光谱预处理方法(原始光谱%T,一阶微分处理光谱D1(%T ),二阶微分处理光谱D2(%T )以及光谱的Savitsky-Golay法滤波)对模型预测性能的影响。根据模型相关系数(r)及预测平方根标准偏差(RMSEP)进行了不同模型的预测性能对比,结果表明：光谱经二阶微分处理并使用Savitsky-Golay法滤波后,采用PLS法可以得到最好的FM建模结果(r=0.974,RMSEP=0.589 N)。研究表明：应用可见/近红外漫透射光谱技术检测西瓜的坚实度是可行的,为今后快速无损评价大果形厚果皮类水果坚实度提供了理论依据。     

分辨率对近红外光谱和定量分析的影响研究

近红外光谱分析技术是近年来发展最快的定性和定量分析技术之一,在较多领域得到了广泛应用。文章利用近红外光谱技术建立了杨梅汁酸度的定量分析模型,研究了不同分辨率对杨梅汁光谱和定量模型的影响。结果显示,分辨率对杨梅汁近红外光谱和其酸度的定量分析结果有较大的影响。高分辨率采集的光谱比低分辨率采集的光谱粗糙,扫描的速度较慢,所需的数据存储空间较大;不同分辨率下光谱的均方根噪声和平均吸光度在α＝0.05水平上差异显著;分辨率为4 cm-1时所建立的杨梅汁酸度模型的精度最高,模型的相关系数达到了0.994 04,校正均方根误差(RMSEC)和交互验证均方根误差(RMSECV)分别为0.023 3和0.153。但是考虑到扫描速度和数据存储空间,在不丢失样品信息的前提下采集光谱时建议将分辨率设为8 cm-1。