基于因子分析的优质猪肉供应链中超市评价指标体系研究

以超市为销售商构建优质猪肉供应链是解决目前我国猪肉产品质量安全问题的有效途径。本文在评述国内外关于供应链合作伙伴评价指标体系构建方法的基础上,利用因子分析法构建并论证了一套适合于优质猪肉供应链中超市选择的评价指标体系,包括质量保障、合作程度、空间区位和管理水平等4类11个具体指标。     

基于大体积循环进样的低丰度蛋白质富集

发展了一种大体积循环进样方法,用于富集低丰度蛋白质。在优化的色谱分离条件下,通过增加蛋白质样品的上样体积提高低丰度蛋白质的绝对含量;进一步采用增加样品进样循环次数的方法提高蛋白质的富集效率。以猪肝提取蛋白质为样品,每次上样量500 μL的大体积11次循环进样。根据色谱峰的信号强弱,选择了在原始谱图中看不到色谱峰、有较少小峰和有较多小峰出现的时间段等有代表性的馏分进行研究。在中等极性的组分中,保留时间为11.38 min和12.58 min组分的富集效率分别提高了52倍和61倍,实验结果与理论富集效率相近。所发展的方法为生物蛋白质样品研究提供了一种新的富集制备及检测方法。     

气相色谱-质谱同时测定猪肉中3种巴比妥药物残留

建立了固相萃取-气相色谱-质谱同时分析猪肉中3种巴比妥类药物残留量的方法。对猪肉样品的乙腈提取、C18固相萃取柱净化和碘甲烷甲基化条件进行了优化。采用HP-5毛细管柱分离,电子轰击电离源质谱选择离子模式(SIM)检测(巴比妥m／z126,169,183,184;异戊巴比妥m／z169、170、184、226;苯巴比妥m／z175、232、245、260;dwell time80s),外标法定量(定量离子m／z分别为169、169和232)。3种巴比妥药物的添加标准曲线线性回归系数均在0．99以上;线性范围2．5～50μg/kg,回收率为65％～112％,相对标准偏差5．4％～17．2％,检出限均为1μg/kg。     

液相色谱-串联质谱法测定猪肉中咪唑类药物及其代谢物

建立了高效液相色谱-串联质谱同时测定猪肉中29种咪唑类药物及其代谢物残留的检测方法。样品采用乙酸乙酯提取,浓缩复溶后加入乙腈饱和正己烷净化除脂,以0.3%(体积分数)甲酸水溶液和乙腈为流动相,反相C_(18)色谱柱梯度洗脱分离,采用电喷雾正离子(ESI+)源多反应监测(MRM)模式进行检测。29种化合物在0.05~20.0μg/L范围内线性关系良好,相关系数r~20.99。在1.0~5.0μg/kg添加范围内,平均回收率为65.4%~103%,相对标准偏差(RSD)为1.3%~6.8%。方法检出限为0.02~0.3μg/kg,定量限为0.1~1μg/kg。该方法简便、快速、灵敏,适用于猪肉中咪唑类及其代谢物残留的检测。     

纳米Fe_2O_3修饰涂碳型硫酸沙丁胺醇选择电极的研制与应用

制备了以纳米Fe_2O_3为修饰剂的涂碳型硫酸沙丁胺醇选择电极,采用电位分析方法对其各项性能进行测定。结果表明,该纳米Fe_2O_3修饰电极有很好的能斯特响应,其线性范围为1.0×10~(-6)~0.1 mol/L,级差电位为59 mV/pC,与普通电极相比,响应时间较短(10 s),检出限更低(2.8×10~(-7)mol/L)。将修饰电极应用于猪肉样品中硫酸沙丁胺醇含量的测定,结果与标准方法结果相符。     

可见/近红外光谱检测冷鲜猪肉中的脂肪、蛋白质和水分含量

采用可见/近红外光谱分析方法对冷鲜猪肉中的脂肪、蛋白质和水分含量进行了研究。光谱数据经多元散射校正(MSC)处理后,分别建立0～4 ℃和20 ℃下的原始光谱、一阶导数和二阶导数的偏最小二乘(PLS)定量分析模型,比较其相关系数(r)、校正标准差(RMSEC)和预测标准差(RMSEP),得到一阶导数处理后的模型最好,并且0～4 ℃下的模型优于20 ℃下的模型。0～4 ℃和20 ℃下脂肪的相关系数(r)分别为0.950和0.924,蛋白质为0.713和0.455,水分为0.944和0.914;脂肪的预测标准差(RMSEP)分别为2.41和2.95,蛋白质为5.44和4.25,水分为2.37和2.38。由此可见,可见/近红外光谱分析方法能够很好的检测冷鲜猪肉中的脂肪和水分,蛋白质的检测结果较差是由冷鲜肉加工工艺引起的。另外,两种温度下光谱曲线在770 nm附近产生了波长漂移,漂移量约10 nm。     

超高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱法同时测定猪肉中多类兽药残留

建立了超高效液相色谱-四极杆-飞行时间质谱(UPLC-Q-TOF MS)快速检测猪肉中6类33种兽药残留的分析方法。样品采用QuEChERS方法进行前处理(5%(v/v)乙酸乙腈溶液提取,C18和NH₂吸附剂净化),采用ZORBAX SB-C18色谱柱(100 mm×2.1 mm, 3.5 μm)分离,以乙腈-0.1%(v/v)甲酸水溶液(含5 mmol/L乙酸铵)为流动相,梯度洗脱,Q-TOF MS电喷雾正离子模式分析检测。在全扫描采集模式下,以准分子离子峰的峰面积定量,以化合物的色谱保留时间和精确质量数定性。在Target MS/MS采集模式下,通过碎片离子的精确质量数进一步确证化合物。33种化合物在各自的线性范围内均呈现良好的线性关系,相关系数均大于0.99, 33种化合物的定量限(S/N=10)为2.5~100 μg/kg,添加回收率为67.0%~109.0%,相对标准偏差(RSD,n=6)均不高于15.1%。该方法简便、快速、灵敏,适用于猪肉中多类兽药残留的同时检测。     

便携式中波近红外光谱仪在线无损检测生鲜猪肉胆固醇

应用便携式近红外光谱仪采集320份生鲜猪肉在近红外光谱中波区的光谱信息,采用不同优化方法建立猪肉胆固醇预测模型,并对异常样品的剔除及组合预处理方法对模型性能的改善进行了分析。研究表明：通过对异常值的二次剔除,并使用SG一阶导数(savitzky-golay first derivative, SG 1stD)、SG平滑(savitzky-golay smoothing, SGS)和正交信号校正(OSC)的组合预处理方法,可获得最佳生鲜猪肉胆固醇预测模型,其参数如下：校正集相关系数(R_c)=0.9137,校正标准差(standard error of calibration, SEC)=2.5607,验证集相关系数(R_p)=0.656 7,预测标准差(standard error of prediction, SEP)=4.985 5,主因子数(principal factor, PF)=4,范围误差比(ratio of performance to standard deviation, RPD)=2.5032,相对预测标准差(relative standard error of prediction, RSEP)=8.625 4%,SEP/SEC=1.946 8,说明模型在近红外光谱中波区对猪肉胆固醇的分辨能力和预测准确度较好,通过向校正集中补充代表性样品可使模型稳健性进一步改善。对检验集样品预测值(prediction value, PV)与参比值(reference value, RV)的t检验显示二者之间无显著性差异(p＞0.05),检验集样品总体预测准确率为62.5%,其中50～70 mg·(100 g)-1区段的局部预测准确率达到91.7%,可以用于生鲜猪肉胆固醇浓度的在线快速初步定量分析。该研究将便携式近红外光谱用于在近红外中波区对生鲜猪肉及肉制品中胆固醇浓度的分析和检测,通过进一步的研究和改进,可将其应用于产品的原料分级、品质和过程控制及市售产品的抽检等。     

基于进化博弈的猪肉供应链质量投入决策机制研究

养殖和屠宰加工是决定猪肉质量安全状况的两个关键环节。本文运用双种群进化博弈模型研究了猪肉供应链中养猪场与屠宰加工企业质量投入决策机制。研究结果表明:养猪场和屠宰加工企业质量投入策略的选择与其质量投入收益率密切相关。当单方质量投入收益率较小时,政府应采取补贴措施,激励养猪场或屠宰加工企业进行质量投入;当单方质量投入收益率较大且双方质量投入收益率较小时,养猪场和屠宰加工企业均有“搭便车”行为,政府应采取惩罚措施,迫使其进行质量投入。     

改良QuEChERS/HPLC-光化学在线衍生荧光检测法测定猪肉中18种磺胺类药物残留量

建立了猪肉中磺胺类药物的改良Qu ECh ERS/高效液相色谱-光化学在线衍生荧光检测方法。样品用1%乙酸-乙腈溶液提取,PSA,C18和石墨化碳黑(GCB)混合粉末作为吸附剂,Qu ECh ERS净化后进行HPLC分析,以Platisil ODS色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm)分离,在线光化学衍生后进入荧光检测器检测。选择激发波长为320 nm,发射波长为450 nm,柱温36℃,流动相为0.3%冰乙酸-甲醇,梯度洗脱,可实现18种待测组分的基线分离。在优化实验条件下,18种磺胺类药物的质量浓度在0.05~110.28μg·m L-1范围内与其峰面积呈良好线性,相关系数均大于0.992 0。方法检出限(S/N=3)为1~18μg·kg-1,定量下限(S/N=10)为3~60μg·kg-1。加标水平为0.02~4.49 mg·kg-1时,猪肉中18种磺胺类药物的平均回收率为71.2%~113.4%,绝大部分集中在80%~100%之间,相对标准偏差(RSD)为0.8%~8.7%。该方法前处理快速简便、选择性强、有机溶剂用量少,检测可靠,准确性和灵敏度高,适用于猪肉中磺胺类药物残留的快速检测。