微波消解-原子荧光光谱法测定番茄不同部位中微量汞

在汞污染的土壤上种植不同品种番茄 ,采用微波溶样技术和原子荧光光谱法 ,测定番茄不同部位的汞含量 ,初步研究了汞在番茄植株各个部位的分布情况 ,同时确定了微波消解该类样品的最佳条件 ,优化了原子荧光光谱仪的工作参数。该方法具有快速、简便、准确等特点 ,汞含量在0.01～20μg/L范围内线性良好 ,相关系数r=0.9998。研究结果还表明 ,汞含量在番茄各部位中的分布规律是根 叶>茎 果实 ,只有1/10的供试番茄品种在汞胁迫下果实中汞含量超标 ,为评价番茄作为菜蔬食品在生产中受汞污染的风险以及发展新的重金属污染土壤的修复技术提供依据     

番茄中类胡萝卜素及其顺式异构体的HPLC分析

建立了一种能同时快速分离、定性番茄中3种类胡萝卜素及其异构体的高效液相色谱(HPLC)方法。采用正己烷-乙醇(3∶4)对样品进行提取,甲基叔丁基醚+0.05%三乙胺-乙腈+0.05%三乙胺为流动相梯度洗脱,以Carotenoid C30柱(250 mm×4.6 mm i.d.,5μm)进行分离,检测波长为475 nm。结果表明,在优化实验条件下,番茄中有11种类胡萝卜素得到了良好分离,包括3种全反式异构体和8种顺式异构体。叶黄素、β-胡萝卜素、番茄红素分别在0.1~5.0,0.1~20,0.1~100μg/m L浓度范围内线性关系良好,相关系数均在0.99以上,检出限(LOD)分别为0.13,0.12,0.56μg/g,定量下限(LOQ)分别为0.43,0.41,1.88μg/g;日内相对标准偏差(RSD)为1.2%~5.3%,日间RSD为1.9%~7.5%,回收率分别为(88.9±6.1)%~(91.7±3.6)%,(92.3±4.3)%~(94.1±6.3)%,(102.6±4.2)%~(107.1±3.4)%。该方法具有分析时间短、灵敏度高、分离完全等优点,适用于番茄中类胡萝卜素及其顺式异构体的分析测定。     

波长比和近红外光谱的番茄品质检测方法

番茄的可溶性固形物(SSC)、pH值和坚实度(Firmness)是决定番茄的口感及收获后品质的主要因素。提出一种基于波长比和近红外光谱的番茄SSC,pH和坚实度检测方法。首先用Vis/SWNIR便携式光谱仪 (波长：400～1 100 nm)和中波近红外便携式光谱仪 (波长：900～1 683 nm)在相互作用模式下,对6个不同成熟度的600个番茄样本进行光谱采集,对所采集的光谱用波长比法和波长比+自动缩放法进行预处理后,分别建立番茄SSC,pH和坚实度的预测模型,比较单一自动缩放、单一波长比、波长比+自动缩放及不做预处理四种方法的预测结果。结果显示,波长比法结合自动缩放预处理可有效提高可见/短波近红外光谱对SSC,pH和坚实度的预测精度(r_p=0.779,0.796和0.917);波长比法+自动缩放法可提高中波近红外光谱对SSC的预测效果(r_p=0.818)。这说明波长比法在优化和处理番茄光谱信息方面具有一定的潜力。     

基于可见/近红外光谱技术的番茄叶片灰霉病检测研究

利用可见/近红外光谱技术对感染灰霉病的番茄叶片感染程度进行了检测。提出了主成分分析结合BP神经网络的数据处理方法。采用主成分分析进行数据的降维,减少了计算量,提高了建模精度。通过主成分分析中的载荷值,定性地分析了不同波段对病害程度检测的重要性。将得到的最主要的几个主成分输入BP神经网络进行建模,预测结果显示,当主成分数为8,隐含层结点数为11的时候,病害程度的检测模型对未知样本预测的相关系数达到0.930,SEP为0.068 7,模型具有良好的检测效果。说明基于光谱技术和化学计量学方法的灰霉病检测模型具有很好的检测能力,为光谱技术应用于病害检测提供了新的方法。     

As~(3+)和As~(5+)在番茄幼苗中的吸收积累差异

利用砂培的方法,在人工气候箱内进行了As3+和As5+污染处理下的番茄幼苗的生长试验。分别设置了2、10 mg.L1两个处理质量浓度,从两片真叶时开始处理,在人工气候箱中栽培7 d后,进行取样分析植株总砷含量,并对株高、根长、鲜质量以及干质量等生长特性进行测量。结果表明,(1)砷污染下株高、鲜质量和干质量与对照相比有显著减少,表现为抑制生长的效应,并且高质量浓度时抑制效应越明显,但是根长受到的影响不大,而鲜质量和干质量都以对照为最高,并随着处理质量浓度的增加鲜质量和干质量都有减少的趋势,并且在相同质量浓度下,As3+处理与As5+处理相比,植株的鲜质量显著减少,干质量只有在高质量浓度处理下才会显著减少。(2)番茄幼苗植株对As3+和As5+的吸收积累上存在显著差异,其中As3+易于被植株吸收,相同质量浓度下的吸收量最高可达As5+的14.3倍。     

稀土钼磷杂多蓝的合成、性质及防治植物病毒的研究

采用电解法合成了Ｋｅｇｇｉｎ结构稀土钼磷二,四电子杂多蓝,通式为ＬｎＨ２「ＰＭｏ＾Ｖ１１０Ｍｏ２＾ｖＯ４０」,ｎＨ２Ｏ和ＬｎＨ４「ＰＭｏ＾ＶＩ８Ｍｏ＾ｖ４Ｏ４０」．ｎＨ２Ｏ（Ｌｎ＝Ｌａ,Ｃｅ,Ｐｒ,Ｎｄ,Ｓｍ,Ｇｄ）。     

分散液-液微萃取-气相色谱法快速检测番茄中3种拟除虫菊酯类农药

建立了快速(quick)、简单(easy)、便宜(cheap)、有效(effective)、可靠(rugged)和安全(safe)(QuEChERS)的分散液-液微萃取(DLLME)-气相色谱快速测定番茄中拟除虫菊酯类农药残留的方法。样品经乙腈提取,N-丙基乙二胺(PSA)净化,采用DLLME富集,用气相色谱法分析。考察了联苯菊酯、甲氰菊酯和氟氰菊酯在番茄中的残留测定,同时考察了萃取剂种类与体积、分散剂体积以及萃取时间等因素对萃取效率的影响,以40 μL氯仿为萃取剂,1000 μL乙腈为分散剂,萃取时间为60 s。结果表明: 3种拟除虫菊酯类农药在番茄中的检出限分别为0.5、0.5、0.3 μg/kg。在1、10和50 μg/kg添加水平下,联苯菊酯、甲氰菊酯和氟氰菊酯在番茄中的平均回收率分别为89%～109%、92.5%～105%和90%～108%,相对标准偏差分别为2.5%～7.6%、2.8%～5.7%、3.8%～9.1%。该方法简便、快速、安全、价格低廉,重现性好,可用于番茄中拟除虫菊酯类农药的快速检测。     

基于高光谱技术的灰霉病胁迫下番茄叶片SPAD值检测方法研究

对灰霉病胁迫下番茄叶片中叶绿素含量(SPAD)的高光谱图像信息进行了研究。首先获取380～1 030 nm波段范围内健康和染病番茄叶片的高光谱图像,然后基于ENVI软件处理平台提取高光谱图像中感兴趣区域的光谱信息,经平滑(Smoothing)、标准化(Normalize)等预处理后,建立了基于Normalize预处理的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)模型。再基于PLSR获得的4个变量建立反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。4个模型中,LS-SVM的预测效果最好,其决定系数R2为0.901 8,预测集均方根误差RMSEP为2.599 2。结果表明,基于健康和染病番茄叶片的高光谱图像响应特性检测叶绿素含量(SPAD)是可行的。     

QuEChERS净化-超高效液相色谱-串联质谱法测定番茄中5种链格孢霉毒素的含量

取经粉碎匀浆的番茄样品(5.0g)于50mL聚丙烯离心管中,加入酸化乙腈(每升中加入甲酸4.0mL)10mL,超声提取30min,使得测定的5种链格孢霉毒素[链格孢酚(AOH)、交链格孢酚单甲醚(AME)、交链孢烯(ALT)、腾毒素(TEN)及细交链格孢菌酮酸(TeA)]溶入乙腈中,加入氯化钠0.5g,无水硫酸镁5g脱水后高速离心5min,取提取液1.5mL,加入C1825mg作为净化剂,涡旋1min除去其中色素等共提取物,取经净化的提取液0.5 mL,置于离心管中,加入1mmol·L~(-1)碳酸氢铵溶液0.5mL,再次高速离心5min,取上清液供超高效液相色谱-串联质谱分析。选择ACQUITY UPLC BEH C_(18)色谱柱作为固定相,以不同比例的1mmol·L~(-1)碳酸氢铵溶液(A)和甲醇(B)的混合液作为流动相进行梯度洗脱。串联质谱测定中采用电喷雾离子源正负离子切换扫描和多反应监测模式。用基质匹配法绘制标准曲线,所测定的5种链格孢霉毒素的线性范围均为0.5～100μg·L~(-1),其检出限(3S/N)在0.6～3.0μg·kg~(-1)之间。以空白样品为基体,加入5种链格孢霉毒素的标准溶液按所述方法测定后计算其回收率,所得结果在81.6%～115%之间,测定值的相对标准偏差(n=6)在2.1%～11%之间。     

空间分辨光谱和可见/近红外光谱的番茄颜色等级判别

比较分析空间分辨光谱和单点可见/近红外光谱（可见/短波近红外光谱和中波近红外光谱）对番茄颜色的识别能力。根据番茄表面和内部颜色将600个样品分为6个等级（green, breaker, turning, pink, light red和red）。分别利用新型空间分辨光谱系统（550~1 650 nm）,可见/短波近红外光谱仪（400~1 100 nm）和中波近红外光谱仪（900~1 700 nm）采集番茄的空间分辨（spatially-resolved, SR）光谱和单点可见/近红外（SP Vis/NIR）光谱,建立番茄等级的偏最小二乘判别（PLSDA）模型,比较其对番茄颜色等级的预测效果。结果表明, SR光谱组合可在最佳单一SR光谱基础上进一步提高番茄颜色的识别能力,对番茄表面颜色和内部颜色的识别率可分别达到98.8%和84.6%。光源-检测器距离较近的SR光谱对番茄表面颜色的识别有帮助,而光源-检测器距离较远的SR光谱能较好的判别番茄内部颜色。SP NIR光谱在对番茄表面颜色判别中与SR光谱具有一定可比性,其分类准确率可达到95%,但SP Vis/NIR光谱在对番茄内部颜色识别中具有较低的分类准确率,分类结果远不如SR光谱,说明SR光谱比SP Vis/NIR光谱对番茄颜色的判别更具潜力。