基于多分类器融合的近红外光谱技术鉴别蜂蜜品种

建立基于多分类器融合的近红外光谱技术判别蜂蜜品种的方法。采用Fisher,SVM,PLS-DA和Ada Boost作为单分类器,分别建立蜂蜜品种的判别模型,通过差异性度量值分别对单个分类器进行筛选,得到差异性最大的3个分类器,将这3个单分类器进行融合,将融合后的多分类器模型用于对蜂蜜品种的判别分析。单个分类器模型对蜂蜜验证集样本正确率最大值为89%,采用加权投票方法对分类器进行融合,得到各个分类器的权值,融合后的模型对蜂蜜的判别正确率提高到96%。该方法鉴别准速度快,确度高,适用于对蜂蜜品种的鉴别。     

基于独立组分分析和BP神经网络的可见/近红外光谱蜂蜜品牌的鉴别

提出了一种基于独立组分分析的可见/近红外光谱透射技术快速鉴别蜂蜜品牌的新方法。用独立组分分析方法获取蜂蜜的可见/近红外光谱载荷图,将载荷图中相关性最大的波段,作为人工神经网络的输入建立蜂蜜品牌的鉴别模型。建立了一个三层的BP神经网络模型,各层传递函数采用S型(Sigmoid)函数,并设置网络输入层节点数为9,隐含层节点数为10,输出层节点数为3。每个品牌25个样本,3个品牌共75个样本,用来建立BP神经网络模型,剩余的3个品牌各５个样本用于预测,鉴别准确率达100%,模型的拟合残差为8.245 365×10-5。说明基于独立组分分析的方法具有很好的鉴别效果,为蜂蜜的品牌鉴别提供了一种新方法。     

蜂蜜中四环素族抗生素残留量的薄层色谱测定法

残留在蜂蜜中的四环素族抗生素在经Ｓｅｐ－ＰａｋＣ１８小柱固相萃取处理后，用高效正相薄层色谱予以分离，喷雾显色后用紫外灯进行定性分析；使用双波长薄层扫描仪进行定量测定。在蜂蜜中的添加量为００５０×１０－３、０１０×１０－３及０２０×１０－３时，强力霉素（ＤＣ）、土霉素（ＯＴＣ）和四环素（ＴＣ）的回收率分别为９１６％～１００３％、８４５％～１０３１％和７７０％～１０３２％。该法的测定低限可达到１０－３μｇ。     

高效液相色谱-串联质谱法测定蜂蜜中残留的19种喹诺酮类药物

建立了高效液相色谱-电喷雾串联质谱联用测定蜂蜜中恩诺沙星、环丙沙星、诺氟沙星、氧氟沙星、双氟沙星、恶喹酸、氟甲喹、沙拉沙星、司帕沙星、丹诺沙星、氟罗沙星、马波沙星、伊诺沙星、奥比沙星、吡哌酸、培氟沙星、洛美沙星、西诺沙星和萘啶酸等19种喹诺酮类药物残留的方法。比较酸性溶液阳离子固相萃取(PCX柱)、近中性缓冲溶液反相固相萃取（HLB柱）和碱性溶液阴离子固相萃取(PAX柱)3种不同提取净化方法的提取效果,最终选择使用碱性溶液溶解蜂蜜样品,强阴离子固相萃取柱一步富集净化。以甲醇和0.1%甲酸溶液作为流动相,C18作为分析色谱柱,采用梯度洗脱方式进行液相色谱分离,选择离子反应监测模式检测19种喹诺酮类药物,内标方法定量。在1～100 μg/L范围内,19种喹诺酮类药物的线性相关系数均大于0.991。通过实际样品的添加回收试验,方法的定量限（S/N=10）为1.0 μg/kg,3个添加水平的回收率为71%～118%,相对标准偏差为4.2%～6.7%。     

液相色谱-串联质谱法测定蜂产品中吡虫啉及其3种代谢物

建立了蜂蜜和蜂花粉中吡虫啉及其代谢物吡虫啉烯烃、吡虫啉脲、6-氯烟酸的液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)检测方法.在QuEChERS方法基础上,针对目标物化学性质和样品杂质情况,对提取溶液的pH值、提取次数、净化材料等参数进行了优化.最终以5％甲酸-乙腈溶液提取两次,无水MgSO4、NaCl盐析分层,提取液经增强型脂类去除材料(EMR)净化,以LC-MS/MS进行测定,基质外标法进行定量分析.结果表明,蜂蜜和蜂花粉中吡虫啉、吡虫啉烯烃、吡虫啉脲、6-氯烟酸的平均加标回收率为86.0％～111.5％, 相对标准偏差在1.7％～9.6％之间, 检出限分别为0.20, 3.50, 0.40和14.00 μg/kg,定量限分别为0.60, 11.64, 1.20和45.00 μg/kg.本方法分析速度快、灵敏度高、重现性好,适用于蜂蜜和蜂花粉中吡虫啉及其3种代谢物的快速测定.     

近红外光谱法测定蜂蜜中主要成分的可行性研究

以153个单植物源和混合植物源蜂蜜样品为研究对象,使用３种近红外光谱仪(FT型、CCD型、PDA型)采集蜂蜜的透反射和透射光谱,并应用近红外定量分析技术进行蜂蜜中主要成分(水分含量、果糖含量、葡萄糖含量)的检测研究。用偏最小二乘回归(partial least square repression, PLSR)方法分别建立了蜂蜜水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的近红外定量分析模型。结果表明,水分含量、果糖含量、葡萄糖含量的相关系数(r)分别达到0.978 5, 0.931 1和0.890 7,预测误差均方根(RMSEP)分别为0.410 8(%), 1.914 4(%)和2.531 9(%)。研究表明基于近红外光谱的蜂蜜主要成分快速无损检测准确度高,具有很高的实用价值。     

超高效液相色谱-串联质谱法测定蜂蜜中抗生素和农药浓度

基于快速有效的基质净化方法,结合超高效液相色谱-串联质谱技术,建立了测定蜂蜜中39种抗生素及25种农药的检测方法.蜂蜜样品经乙腈+水（v/v=8：2）提取,用PRiME HLB净化,超高效液相色谱-串联质谱（ultra-performance liquid chromatography tandem mass spectrometry,UPLC-MS/MS）分析测定,通过多反应监测模式（MRM）分析目标化合物,并进行基质标准曲线定量.在测定浓度范围内呈良好线性关系,相关系数大于0.99;农兽药的检出限为0.02~3.8 μg·kg^-1,定量限为0.1~11.5 μg·kg^-1;在3档浓度的添加回收实验中,39种抗生素的回收率在72%~119%内,25种农药的回收率在72%~115%内,相对标准偏差均小于15%.随机抽取浙江市场上在售的52份蜂蜜样进行检测分析和膳食暴露评估,共检出罗红霉素、诺氟沙星和环丙沙星3种抗生素,检出率分别为2.6%,8.6%和3.9%,浓度分别为59.6~214.4,4.7~1 486.3和5.9~215.1 μg·kg^-1.膳食暴露评估结果表明,蜂蜜中抗生素残留对10岁以下组群的风险高于其他组群、女性消费者高于男性消费者;% ADI<100,说明膳食暴露评估风险水平尚可接受.因在计算中存在诸多不确定性因素,对组群的风险评估尚需进一步分析.     

气相色谱-质谱法分析蜂蜜中的多种农药残留

开展了蜂蜜中23种农药残留的气相色谱-电子轰击离子源质谱(GC-EI/MS)分析方法的研究,并对其中3种农药的EI/MS碎片离子的断裂机理与结构进行了初步解析。探讨了蜂蜜试样前处理条件的优化与选择。将蜂蜜试样用乙酸乙酯提取剂超声提取、Florisil硅藻土色谱柱净化和正己烷-乙酸乙酯(体积比为7∶3)混合洗脱剂洗脱后,以PCB103为内标物,采用选择离子监测(SIM)方式下的GC-EI/MS分析。当试样的加标浓度为50,100和200 μg/kg时,加标回收率为82%～120%,相对标准偏差小于11.0%。23种农药的检测限都小于10.0 μg/kg,线性范围为10～500 μg/kg,相关系数都大于0.995。此分析方法已成功地应用于蜂蜜中23种痕量农药残留的分析。     

蜂蜜中果糖和葡萄糖近红外检测的差异性分析及优化研究

采集了来自全国20种单植物源和其它多植物源的101份的蜂蜜样品,分别运用傅立叶型近红外光谱仪采用光纤透反射(800～2500nm,2mm光程)和透射(800～1370nm,20mm光程)采集方式获得近红外光谱,来预测蜂蜜中结构和含量都很相近的果糖和葡萄糖含量。结果发现,两种测量方式下果糖、葡萄糖的预测准确度存在着较大的差异。为了分析这种差异产生的原因,采用支持向量机分析其非线性信息,采用遗传算法分析其特征波长,结果表明:这种差异主要来自两种糖分特征波长分布不同所导致。通过对两种糖分的检测方案进行优化,得出在利用近红外光谱技术检测蜂蜜中葡萄糖成分含量时应尽量采集短波区、长光程的光谱,或者对全谱区、短光程的光谱,进行特征波长的提取,避开水分的干扰,从而提高其预测精度;而对于果糖,则应尽量采集全谱区、短光程的光谱;采用常用线性定量建模方法PLSR就可以得到很好的预测模型,非线性的支持向量机模型未能明显提升模型性能。     

高效液相色谱串联质谱测定蜂蜜、蜂王浆中氯霉素残留

前处理方法包括添加同位素内标氯霉素-d5和采用10％偏磷酸沉淀蜂王浆产品中的蛋白质,上清液经乙酸乙酯提取,自制硅胶柱和Oasis小柱净化。净化后的提取溶液用高效液相色谱-电喷雾电离质谱检测,多反应监测3对离子（321．0／256．9、321．0／194．0、321．0／175．8）。该方法对不同基质样品的加标回收率为91％-107％;相对标准偏差小于10％;蜂蜜和蜂王浆的方法检出限分别为0．1μg／kg和0．2μg／kg。