低场核磁共振结合化学计量学方法快速检测掺假核桃油

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。     

表面解吸常压化学电离质谱快速鉴别樟木制品

采用自行研制的表面解吸常压化学电离质谱(SDAPCI-MS),在无需样品预处理的情况下,对樟木制品及普通木材进行检测,在正离子模式及m/z 90～400范围内获得其化学指纹图谱,并通过主成分分析(PCA)方法对所获指纹谱图信息进行分析,进而对不同样品进行鉴别。结果表明,SDAPCI-MS能够对樟木表面多种特征化学成分(樟脑,香叶醇等)进行解吸电离,快速获得樟木的化学指纹谱图,并能够对目标组分做多级串联质谱鉴定。结合PCA方法,可对不同品质、不同种类的木材样品进行区分。结果表明,本方法灵敏度高,分析速度快(单个样品分析时间小于3 min),可望应用于珍贵木材快速无损分析及品质鉴定。     

核磁共振技术结合化学计量学方法用于蜂蜜的掺假鉴别

采用核磁共振技术(NMR)结合化学计量学分析手段研究了真蜂蜜和掺假蜂蜜的指纹图谱变化情况。采用无监督的主成分分析(PCA)和有监督的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等多元统计分析方法从核磁信号中提取各组的分类信息。结果表明:建立的OPLS-DA模型能够区分真假蜂蜜,所建模型对蜂蜜真假判别的解释能力为90.5%,对未知样本的预测能力为75.5%、识别率为89.7%。置换测试验证表明,化学计量学模型具有很好的稳定性和预测性,可信赖性强,且模型稳健。通过OPLS-DA模型的载荷图和相关系数分析找到了对区分掺假蜂蜜有显著作用的标志物。结合相关系数分析,建立了辨别真假蜂蜜的多元线性回归方程。该方法可简单、快速地用于未知蜂蜜的掺假鉴别,为规范蜂蜜市场提供有利的依据。     

基于核磁共振氢谱及偏最小二乘判别分析法的红木快速识别模型的建立与应用

以核磁共振技术为基础,采用核磁共振氢谱(1H NMR)对奥氏黄檀、巴里黄檀、交趾黄檀、刺猬紫檀、大果紫檀和檀香紫檀6类国标红木及胶漆树、染料紫檀2类混淆品的甲醇超声提取液进行检测分析,并结合聚类分析法、主成分分析法(PCA)和偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)等模式识别方法对其进行快速鉴别。结果显示,利用PLS-DA法建立的模型前3个主成分累积贡献率达79%,能将国标红木与混淆品进行有效区分,且能大致区分不同种类的国标红木。该方法快速、高效,在红木快速鉴别分析中具有较大的潜力。     

基于低场核磁共振技术的小鼠体成分无损分析方法开发

本研究利用传统的全身化学分析方法,包括干燥法、索氏提取法、凯氏定氮法、灼烧法测定的小鼠样品的体成分含量作为参考值,结合低场核磁共振技术及偏最小二乘回归法(PLSR)和主成分回归法(PCR),分别建立了样品体液、脂肪、瘦肉含量的预测模型。结果显示,PLSR预测模型的校正集相关系数(R_(cal)~2)和交互验证集相关系数(R_(cv)~2)均大于0.98,且标准误差值较低,说明该模型的稳定性较好,通过该模型可以准确预测小鼠体液、脂肪和瘦肉含量。对未参与建模的小鼠进行体液、脂肪和瘦肉含量的测定,其相对误差均小于1.5%,表现出较好的应用潜力。     

单光子电离质谱法用于不同品牌真假酒的快速鉴别

利用单光子电离飞行时间质谱法(SPI-TOF-MS),结合主成分分析(PCA),在无需样品预处理的条件下,建立了快速准确鉴别酒(包括白酒和劲酒)类样品真假的方法。同时,利用光电子电离质谱法(PEI-TOF-MS)对SPI-TOF-MS的准确度和可靠性进行了验证。结果表明,本方法不仅能快速实现对茅台等5种不同品牌酒的真假区分,还可以对影响酒的品质的特征物质进行分析和鉴定。与其它离子化技术(如EI,PEI,ICP等)相比,SPI作为一种"软"电离源,更容易产生分子离子峰,图谱更简单。因此,本方法有望应用于市场上酒类饮品的真假鉴别及品质的鉴定,对于快速筛选伪劣酒类产品有着重要的应用价值。     

指纹图谱结合化学计量学方法研究新疆薰衣草精油成分

采用水蒸汽蒸馏法(SD)提取薰衣草挥发油,气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术分析其化学成分及相对含量。通过气相色谱法(GC)建立其色谱指纹图谱,并结合化学计量学方法对其进行品种鉴别。3种薰衣草精油中共检测29种挥发性化学成分,其中共有成分有18种;31批薰衣草样本的GC指纹图谱相似度均大于0.9,符合指纹图谱相似度的要求,利用主成分分析法(PCA)和聚类分析法(HCA)对GC指纹图谱进行识别,可直观地区分薰衣草品种,该方法可应用于薰衣草质量控制及品种鉴别。     

基于近红外光谱技术与化学计量学的绿茶无损鉴别方法研究

该文利用近红外光谱技术结合化学计量学方法开发了不同品种绿茶的无损鉴别方法。通过近红外光谱技术得到了8个品种绿茶样品的近红外光谱,比较了单一以及优化组合光谱预处理方法对光谱的影响,利用无监督的主成分分析(PCA)与有监督的线性判别分析方法(LDA)分别构建了茶叶品种鉴别模型。结果表明：对比单一预处理方法,优化组合预处理具有更优的鉴别准确性。标准正态变量变换预处理消除了茶叶样品大小不均造成的光谱散射影响,一阶导数预处理实现了变动背景的消除,减少了基线漂移的影响,突出了图谱中的有效信息,采用二者相结合的预处理方式并结合无监督的主成分分析法可实现较为准确的绿茶样品种类鉴别分析,准确率达75.0%。此外,采用有监督的线性判别分析方法处理原始光谱数据,可达到100%的鉴别准确率,但该方法需提供类别的先验知识。因此,采用近红外光谱技术和化学计量学相结合的手段可实现不同品种绿茶的快速无损鉴别。     

一种基于近红外光谱技术的不同品种及掺假三七的无损鉴别分析研究

基于近红外光谱技术与化学计量学方法,提出了一种不同品种及掺假三七的快速无损鉴别方法。分别采集景天三七、菊三七、血三七、田三七完整、粉末及掺假样品的近红外光谱,采用单一和组合预处理方法消除光谱中的干扰,筛选出最佳的预处理方法;结合主成分分析法建立不同品种以及掺假三七样品的鉴别模型。结果表明：结合主成分分析,采用原始光谱即可实现粉末及掺假样品的100%鉴别分析,而完整样品由于受到物理性状的干扰,其原始光谱数据的品种鉴别率仅为9.38%;而经连续小波变换预处理后可达93.75%。采用组合预处理方法可以进一步消除光谱存在的多种干扰,显著提高完整样品的鉴别准确性,采用去偏移 + 一阶导数、去偏移+连续小波变换以及二阶导数+标准正态变量变换预处理方法预处理后,完整样品的鉴别准确率达到了93.75%。以上结果表明,采用近红外光谱技术与化学计量学方法可有效实现对不同品种以及掺假三七的快速无损鉴别分析。     

人工神经网络用于直接化学电离质谱分析食用油品质的研究

无需任何样品预处理,采用表面解吸常压化学电离质谱(DAPCI-MS)技术直接对涂覆在载玻片表面的食用油样品和地沟油样品进行检测,快速获得了不同油类样品的质谱信号;并运用改进的反向传输(BP)人工神经网络对DAPCI-MS所得到的油类样品质谱数据进行有监督的分类识别,建立多分组预测模型。结果表明:DAPCI-MS能够承受食用油中复杂基体的影响,可对油类样品进行直接快速质谱分析;误差反转(BP)神经网络具有良好的分类判别能力,对食用油样品质谱数据识别效果比较理想,能够在对地沟油和非地沟油样品进行有效区分的同时,实现对不同品种的食用油的分离及分类判别。本方法分析速度快,信息提取准确,识别精度高,对快速质谱技术结合神经网络在该领域的应用以及食用油品质的快速鉴定具有重要的借鉴意义。     

LF-NMR结合化学模式识别鉴别油脂种类及餐饮废弃油脂

应用主成分分析(Principal component analysis,PCA)和聚类分析法(Cluster analysis,CA)对9种(27个)常见食用植物油及100个餐饮废油的低场核磁共振(Low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)(T2)弛豫特性数据进行分析。结果表明:在正常食用油种类区分方面,主成分分析的效果较优,9种食用油在主成分分布图上按种类正确分组,边界清晰。而在正常食用油与餐饮废油的区分方面,聚类分析效果较优,引入30个待测样本后,聚类分析(127个样品,欧式距离=5)的正确率为94.49%,分析误判率为5.51%,分组效果良好。LF-NMR结合化学模式识别可实现对油脂种类及餐饮废弃油脂的鉴别。     

超高效液相色谱法结合化学计量学分析评价4种商品人参的质量

建立了快速、灵敏、准确的超高效液相色谱方法,用来分析4种商品人参(人参、红参、人参叶、人参须)中12种人参皂苷的含量,并用化学计量学方法评价了商品人参的质量。采用ACQUITY UPLC^TM BEH C₁₈色谱柱(50 mm×2.1 mm, 1.7 μm),以乙腈-水为流动相进行梯度洗脱。对所建立的测定12种人参皂苷的UPLC方法进行了线性方程、准确度、重复性、回收率等方法学考察。采用聚类分析和主成分分析的化学计量学方法对4种商品人参进行分析,评价了其质量。结果表明聚类分析和主成分分析2种化学计量学方法非常适合大样本、多成分的中药材质量分析。     

基于氢核磁共振技术和化学计量学方法鉴别蜂蜜品种

利用氢核磁共振(~1H NMR)技术结合化学计量学方法对不同品种的蜂蜜进行鉴别。采集33个洋槐蜜、48个油菜蜜、63个荔枝蜜的核磁指纹图谱,对数据进行不同方式的预处理后,采用有监督的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)建立判别模型。结果表明,不同的数据预处理方式对模型解释能力和预测能力的影响较大,自标度化(UV)模式更适于蜂蜜核磁数据的分析。建立的OPLS-DA模型可有效地分离判别3种蜂蜜,所建模型对3种蜂蜜的判别解释能力达95.8%,对未知样本的预测能力为90.5%。因此,利用~1H NMR结合OPLS-DA方法可有效地实现不同品种蜂蜜的快速鉴别。     

解吸电喷雾质谱法协同主成分分析快速鉴定红茶茶水

茶叶的快速鉴定对于茶叶的高效生产和品质控制十分重要.目前茶叶品质主要依赖于专业评茶师主观鉴定,亟待建立快速、准确的仪器方法进行客观评价.解吸电喷雾(DESI)质谱法是一种新型快速的质谱分析方法,在农产品和日用品的快速检测上有着很强的应用优势.本文采用解吸电喷雾质谱法和主成分分析方法对外观相近的三个品牌红茶产品进行了分析.结果表明,该方法能够快速清晰地分辨不同品牌的红茶产品,有着良好的应用前景.     

慢性乙型肝炎患者呼出气体的电喷雾萃取电离质谱分析

应用电喷雾萃取电离质谱法对慢性乙型肝炎患者(41例)及正常人(34例)的呼出气体样本进行检测,迅速获得其一级质谱指纹谱图,采用化学计量学方法主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)对所获得的一级质谱数据进行处理后,可有效区分患者与正常人群,且不同临床类型慢性乙肝聚类分析图谱有不同表现,此结果有助于慢性乙型肝炎的临床诊断和病情分析.另外,本方法也为发展简单、快速、非侵入性慢性乙型肝炎临床诊断方法提供解决思路.     

电喷雾萃取电离质谱法分析莲子中的生物碱

在无需样品预处理的前提下,直接对莲子醇提液进行电喷雾萃取电离质谱(EESI-MS)检测,并对其中可能存在的生物碱母离子进行串联质谱分析确认,通过主成分分析(PCA)对不同贮藏时间莲子的醇提液进行区分.研究结果表明,电离电压、离子传输管温度和样品进样流速的最佳条件分别为3.5 kV,250℃和5μL/min;串联质谱结果表明莲子醇提液中存在莲心碱、甲基莲心碱、莲心季铵碱、荷叶碱及O-去甲基荷叶碱等生物碱.PCA可将不同贮藏时间的莲子明显区分在二维平面的不同区域.本方法无需样品预处理,可用于复杂基体样品中生物碱的快速鉴定,与化学计量学结合可对不同新陈度的莲子样品进行有效区分.     

电喷雾质谱结合化学计量学方法快速筛选玛咖促睾丸间质细胞增殖活性成分

应用电喷雾串联质谱法( ESI-MS/MS)对云南和秘鲁产玛咖样品中低极性化学成分进行检测,获得各样品的一级质谱指纹谱图和各离子峰的二级质谱数据,并测定各样品促进大鼠睾丸间质细胞增殖活性,采用化学计量学方法主成分分析( PCA)、偏最小二乘法( PLS)和灰色关联度分析( GRA)对所获得的一级质谱数据进行处理后,可有效区分玛咖的不同产地,且筛选出其中具有促大鼠睾丸间质细胞增殖活性的可能成分,进而通过二级质谱数据分析得到可能活性成分的结构。实验结果表明,玛咖低极性成分具有很好的促大鼠睾丸间质细胞增殖活性,其中活性较强的主要为N-benzylhexadecanamide和N-benzy-(9Z,12Z,15Z)-octadecatrien-amide。本方法为简单、快速分析中药中促睾丸间质细胞增殖活性成分筛选方法提供了借鉴。     

脐橙果皮的室温和热辅助表面解吸常压化学电离质谱的比较

以脐橙果皮为研究对象,比较了室温和热辅助表面解吸常压化学电离源(DAPCI)的解吸电离特性,结合串联质谱技术,对果皮中香气、糖、黄酮类等主要成分进行了鉴定,并通过主成分分析(PCA)方法对热辅助DAPCI-MS所获外果皮指纹谱图信息进行分析,进而区分了3个不同产地脐橙。 结果表明,室温DAPCI-MS对脐橙果皮中的香气成分具有较强的解吸电离能力,而热辅助DAPCI-MS则更适合于分析果皮中的黄酮类和糖类及其衍生物。 DAPCI-MS具有灵敏度高、分析速度快等特点,有望成为农产品品质快速检测与产地识别研究的新方法。     

HS-SPME/GC-MS结合化学计量学分析不同产地路路通中的挥发性成分

采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱技术(HS-SPME/GC-MS)分析了不同产地路路通中的挥发性成分,采用正交试验设计优化了影响顶空固相微萃取技术的各项因素,以主成分分析、聚类分析两种化学计量学方法分析评价了8个产地路路通的挥发性成分。优化实验结果为1 g样品量在80℃下提取40 min,解析1 min。8个产地的路路通共鉴定出48种挥发性组分,不同产地的化学成分大致相同,含量差异较大。两种统计分析方法均表明,湖南、江苏、四川、辽宁4个产地的路路通挥发性成分比较相似,贵州、广西、安徽、河北4个产地的路路通比较接近。主成分分析结果表明,氧化石竹烯、δ-杜松烯、橙花叔醇可作为区分两大类路路通的代表性化合物。HS-SPME/GC-MS结合化学计量学方法可以有效地对不同产地的路路通进行质量评价,从而为中药路路通的药物开发和科学栽培管理提供重要参考。     

波长色散X射线荧光光谱法分析小麦籽粒中矿质元素

采用波长色散X射线荧光光谱法(WDXRF)对小麦籽粒中Mn,Fe,Cu,Zn,Ca,Mg,P,K和S含量进行测定,讨论了不同产地小麦籽粒中矿质元素含量。运用主成分分析提取2个主成分、建立了主成分方程,利用聚类分析对小麦产地进行识别。结果表明,不同产地小麦籽粒中矿质元素含量差异明显。前2个主成分累积方差贡献率达到82.0%,黑龙江和内蒙古产地的小麦籽粒样品品质较优。在阈值为3.5的水平上将小麦籽粒样品聚为6类,可以实现小麦籽粒样品产地的初步鉴别。用WDXRF法结合化学计量学方法可揭示小麦籽粒样品中矿质元素含量差异及进行产地识别。