流动注射原子吸收光谱法测定大百合中的微量硒

探讨了流动注射氢化物发生-原子吸收光谱法测定微量硒时的最佳条件,建立了大百合(Cardiocrinum giganteum Massee)中微量硒的流动注射氢化物发生-原子吸收光谱分析方法.本法操作简便、快速,灵敏度高,测定硒的线性范围为0-50μg·L-1,相对标准偏差小于3%,加标回收率为96%-105%.应用于大百合样品中微量硒的测定,获得满意结果.     

不同年份和产地美味牛肝菌的红外光谱鉴别研究

采用傅里叶变换红外光谱技术结合多元统计分析建立快速鉴别不同年份、不同产地美味牛肝菌的方法。采集2011年一2014年云南26个不同地区152个美味牛肝菌样品的红外光谱,使用正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、微波压缩(wavelet compression)方法对原始光谱进行优化处理,OSCW校正前后的光谱数据进行偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA),比较光谱预处理前后PLS-DA的分类效果。将152个美味牛肝菌随机分为训练集(120个)和验证集(32个),建立OS--CW校正前后的PLS分类预测模型。结果显示,经OSCW处理后的PLS-DA分类效果明显优于处理前的结果,主成分得分图能准确区分不同年份、不同产地美味牛肝菌样品,表明OSCW处理能有效滤除光谱中的噪音及与因变量无关的干扰信息,提高光谱分析的准确性和计算速率。OSCW处理前PLS模型训练集的R~2和RMSEE分别为0.790 1和21.246 5,验证集的R~2和RMSEP分别为0.922 5和14.429 2;OSCW预处理后训练集的R~2和RMSEE分别为0.852 3和17.238 1,验证集的R~2和RMSEP分别为0.845 4和20.87,表明OSCW预处理提高了训练集的预测效果,但OSCW-PLS出现了过拟合现象降低验证集的预测能力,因此,OSCW不适宜与PLS结合建立模型。OSCW结合PLS-DA能滤除光谱中大量的干扰信息,准确区分不同年份、不同产地美味牛肝菌样品,为野生食用菌的鉴别分类提供可靠依据。     

松口蘑中微量元素的测定

采用火焰原子吸收法同时测定了松口蘑中K、Ca、Na、Mg、Fe、Pb、Cd、Co、Cr、Zn、Mn、Cu等12种元素的含量。方法的相对标准偏差在0.08％－2.32％范围,回收率在97.1%－108.3%范围。结果表明,在三种松口蘑样品中,除含有较高的K、Na、Ca、Mg和一定量的有害元素Cd、Pb外,其余6种对人体有益的微量元素较为丰富。     

巨大口蘑中微量元素的光谱测定

采用火焰原子吸收法同时测定了巨大口蘑中K, Ca, Na, Mg, Fe, Zn, Mn和Cu 8种微量元素的含量。方法的相对标准偏差介于0.1%～2.2%,回收率介于98.1%～106.4%。结果表明,巨大口蘑中Zn, K, Ca, Mg和Mn 等人体必须的生命元素含量较高,揭示了巨大口蘑具有较高的营养价值。     

红外光谱结合化学计量学方法快速鉴别牛肝菌种类及总汞含量分析

傅里叶变换红外光谱结合化学计量学建立快速鉴别牛肝菌种类及测定牛肝菌中总Hg含量的方法。采集15种共48份云南常见牛肝菌的红外光谱信息并用冷原子吸收光谱-直接测汞仪测定牛肝菌的总Hg含量,根据FAO/WHO规定的每周Hg允许摄入量(provisional tolerable weekly intake, PTWI)评价牛肝菌的食用安全性;采用Norris平滑、多元散射校正、二阶导数、正交信号校正-微波压缩等方法对牛肝菌的红外光谱进行优化处理,优化处理后的数据进行主成分分析、偏最小二乘判别分析建立快速鉴别牛肝菌种类及牛肝菌总Hg含量的预测模型。结果显示：(1)主成分分析的前三个主成分累积贡献率为77.1%,不同种类牛肝菌在主成分得分图中能够明显区分开,表明不同种类牛肝菌的化学组分或含量具有差异;(2)不同产地、种类牛肝菌总Hg含量差异明显,其总Hg含量在0.17～15.2 mg·kg-1 dw之间;若成年人(60 kg)每周食用300 g新鲜牛肝菌则少数牛肝菌摄入的Hg超过PTWI的限量标准,食用有一定风险;(3)牛肝菌红外光谱数据与总Hg含量拟合,进行偏最小二乘判别分析,能快速区分总Hg含量低(≤1.95 mg·kg-1 dw)、中(2.05～3.9 mg·kg-1 dw)、高(≥4.1 mg·kg-1 dw)的牛肝菌样品,并且Hg含量差异越大,越易于区分;进一步建立牛肝菌总Hg含量预测模型,训练集的R2为0.911 4,RMSEE为1.09,验证集的R2和RMSEP分别为0.949 7和0.669 5,牛肝菌总Hg含量预测值与测定值比较接近,模型预测效果良好。红外光谱结合化学计量学方法能快速鉴别牛肝菌种类,区分不同总Hg含量的牛肝菌样品并对Hg含量进行准确预测,为野生牛肝菌的质量控制和食用安全评估提供快速、简便的方法。     

悬浮液进样-火焰原子吸收光谱法测定食用菌中的锰

介绍了一种悬浮液进样-次灵敏线火焰原子吸收光谱法(FAAS)测定食用菌中锰的方法。以琼脂为悬浮剂将食用菌样品均匀、稳定地悬浮于琼脂溶胶中,直接喷入空气-乙炔火焰中,采用锰280.1 nm次灵敏线,工作曲线或标准加入法测定,省去了以往繁琐的样品化学前处理过程,解决了高锰样品测定中由于称样量小、稀释倍数过大所引起的分析误差。方法简便、快速。用该法测定美味牛肝菌和黑柄铦囊蘑标准样品,获得满意结果。     

光谱数据融合对绒柄牛肝菌产地溯源研究

由于国内外食品市场准入制度和溯源体系不完善,销售商乱用虚假标签等现象的发生,使得食品安全形势愈发严峻。为了保障野生食用菌的安全性,保护云南高原特色农业品牌战略,亟需建立快速准确的产地溯源方法。通过采集云南及其周边8个产地、79个绒柄牛肝菌子实体的紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)与傅里叶变换红外光谱(FTIR),采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、二阶导数(2D)、平滑(SG)等算法对原始光谱进行预处理。基于低级与中级数据融合策略,将预处理后的UV-Vis与FTIR光谱信息进行融合,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM),建立牛肝菌产地鉴别模型,确定最佳产地溯源方法。对光谱融合数据进行系统聚类分析(HCA),探讨不同产地样品整体化学信息的差异性与相关性。结果显示：(1)采用MSC+2D和SNV+2D对UV-Vis与FTIR光谱进行预处理,R2Y与Q2最大,分别为61.58%,95.09%和50.85%,82.16%,表明MSC+2D与SNV+2D为UV-Vis与FTIR光谱的最佳预处理方法;(2)基于UV-Vis,FTIR,低级与中级数据融合建立的PLS-DA与SVM模型,样品分类错误总数分别为24,6,2,2和6,1,1,0,表明数据融合模型分类效果优于单一UV-Vis与FTIR模型;(3)中级数据融合模型中,SVM对所有样品的分类全部正确,PLS-DA的分类错误总数为2,表明基于SVM的中级数据融合策略分类效果优于PLS-DA;(4)低级和中级数据融合HCA模型,分别有4和1个样品不能与同一类区域样品聚为一类,表明中级数据融合优于低级数据融合;由中级数据融合HCA图可知,同一产地样品聚类距离小于不同产地之间聚类距离,表明同一产地样品整体化学成分类较相似,且同一产地不同采集地点的差异小于不同产地之间的差异。采用UV-Vis与FTIR光谱中级数据融合策略结合SVM,能够对不同产地来源牛肝菌样品进行准确鉴别,为野生食用菌产地溯源研究提供一种新方法。     

17种分类算法在牛肝菌种类鉴别研究中的应用

由于部分毒菌与野生食用菌形态和生物学特征相似,农民仅凭经验采集,难免将两者混淆,从而导致严重的食品安全事故。云南省作为国内野生食用菌产量最高、出口量最大的省份,野生食用菌产业发展为云南农村经济发展做出了突出贡献,对不同种类野生食用菌进行快速鉴别,有利于野生食用菌产业的健康发展;分析食用菌亲缘关系,对食用菌育种工作具有积极作用。七种牛肝菌样品,采自云南及周边七个产地,利用FTIR光谱仪分别采集菌柄和菌盖红外指纹图谱,基于低级与中级数据融合策略,将预处理后的菌柄和菌盖FTIR光谱数据进行融合,结合Decision Trees,Discriminant Analysis,Logistic Regression Classifiers,Support Vector Machines,Nearest Neighbor Classifiers和Ensemble Classifiers中的17种算法,分别建立菌柄、菌盖、低级数据融合和中级数据融合模型,每个分类模型连续进行10次运算,通过比较训练集分类正确率平均值,确定牛肝菌种类鉴别最佳分类算法。中级数据融合数据集进行系统聚类分析（HCA）,对推测不同种类牛肝菌样品的亲缘关系进行鉴定。结果显示：（1）菌柄、菌盖和低级数据融合模型最佳分类算法均为Linear Discriminant,训练集分类正确率分别为92.8%,96.4%和97.6%。中级数据融合模型最佳分类算法为Subspace Discriminant,训练集分类正确率为100%;（2）菌柄、菌盖、低级数据融合和中级数据融合最佳分类模型,全部样品分类正确率平均值分别为93.61%,95.54%,96.99%和99.88%,中级数据融合模型优于其他三种模型,表明中级数据模型可以将相似度较高的样品区分开,且减少了产地对种类鉴别的影响;（3）中级数据融合模型数据集进行HCA,华丽牛肝菌和美味牛肝菌聚类距离最小,表明这两种牛肝菌化学信息较相似,亲缘关系较近;（4）华丽牛肝菌与皱盖疣柄牛肝菌聚类临界值距离最大,表明样品化学信息差异较大,亲缘关系较远。综上表明,基于中级融合策略将不同部位FTIR光谱数据融合,结合Subspace Discriminant与HCA,可以准确鉴别不同种类牛肝菌和快速推测样品亲缘关系,可作为野生食用菌种类鉴别与亲缘关系推测的一种新方法。     

ICP-AES测定云南16种野生菌中的11种金属元素

采用电感耦合等离子体-原子发射光谱法（ICP-AES）测定了云南16种野生菌中11种金属元素含量。结果显示,在全部样品中,K含量在197.28—9877.04mg·kg^-1,Na含量在77.81—1644.28 mg·kg^-1,Ca含量在17.79—606.18mg·kg^-1,Mg含量在67.09—909.26mg·kg^-1,Cu含量在11.41～321.19mg·kg^-1,Fe含量在5.63—1027.82mg·kg^-1,Zn含量在10.21—229.87mg·kg^-1.Mn含量在0.03—101.43mg·kg^-1,Cr含量在0.16—11.77mg·kg^-1,Co含量在0.17—2.11mg·kg^-1,Pb含量均低于0.90mg·kg^-1。本研究为云南野生菌的开发利用与质量评价提供了基础数据。