气相色谱法测定苹果中的多种农药残留量

采用丙酮和正己烷提取,C18固相萃取小柱净化,气相色谱法用电子捕获检测器（GC-ECD）测定,建立了苹果中有机氯、拟除虫菊酯和有机磷3类15种农药的同时检测方法.该方法的回收率为78.3%～104.2%、相对标准偏差≤6.2%.     

气相色谱法测定甜瓜和苹果中嘧菌酯残留

建立了甜瓜和苹果中嘧菌酯残留量的两种气相色谱快速分析方法。实验样品用乙酸乙酯-环己烷(50：50,V/V)超声波萃取,气相色谱-氮磷检测(NPD)或气相色谱-微池电子捕获检测(μ-ECD)法测定。因不存在干扰峰,样品不需净化。这两种检测方法互相确证了定性和定量结果,方法回收率均在85．7％～110．5％之间;最低检出浓度：苹果在NPD上为0．001mg／kg,在μ-ECD上和甜瓜在两种检测器上均为0．002mg／kg,标准曲线的线性回归系数分别为0．9991(μ-ECD)和0．9998(NPD)。经配对t检验统计分析,两种检测方法定量结果无显著性差异。     

苹果渣酶制备柠檬酸

苹果渣是苹果汁生产的废料 ,约占鲜苹果质量的 2 5 %左右 .苹果渣中含有一定量的还原糖和水分 ,还有约 2 4.8%左右的粗纤维和 6 .41 %的粗蛋白 ,容易腐烂 ,造成环境污染 .目前将其当作垃圾掩埋 ,造成了资源浪费 .对纤维素进行化学预处理是提高酶解效率的有效措施 ,但以苹果渣为底物的酶解却未见报道[1 ,2 ] .本文报道对苹果渣中的粗纤维用纤维素酶酶解成葡萄糖 ,并进而制备柠檬酸的尝试 .苹果渣由陕西泾阳果品加工厂提供 ,烘干后粉碎 ,过筛 .A6号粗纤维素酶粗酶液 ,由陕西省酶科学研究所提供 .黑曲霉麦芽汁 (9Bx)琼脂培养基由陕西合阳柠檬…     

QuEChERS-UPLC-MS/MS法检测苹果中5种农药残留

建立了QuEChERS-超高效液相色谱-串联质谱(QuEChERS-UPLC-MS/MS)检测苹果中5种农药残留的分析方法.样品采用QuEChERS进行前处理,乙腈提取,经PSA、纳米氧化锆(Nano-ZrO2)和多壁碳纳米管(MWCNTs)组合净化,结合UPLC-MS/MS检测,外标法定量.结果表明,在0.005～0...     

均值+方差二维表征高光谱信息的苹果腐败预警方法

为实现苹果在贮藏过程中有效的腐败预警,提出一种基于高光谱图像灰度值均值融合方差的二维高光谱信息表征方法,并构建了苹果样本的巴氏距离（BD）预警模型。首先,为获得有效的光谱信息,对高光谱图像的感兴趣区域（ROI）进行了选择;同时,为减少噪声影响,通过对比分析6种光谱信息的预处理方法,最终采用Savitzky-Golary(SG)平滑方法,分别对均值和方差表征的两种光谱信息进行全波段（371.05～1 023.82 nm）光谱曲线降噪处理。其次,为获得特征波长,从降噪后的光谱曲线中运用连续投影算法（SPA）结合样本色调角和失水率2个理化指标,提取了高光谱图像共同的特征波长,分别得到了两种表征方式下的7个（均值表征）和8个（方差表征）特征波长。然后,通过分析样本色调角随贮藏天数变化的折线图,确定了图中发生明显转折的数据点所对应的贮藏日期,并结合样本贮藏期间实际观察的情况,初步界定第21贮藏日为样本腐败的基准日。另外,依据苹果样本表皮叶绿素特征吸收波长（675 nm左右）,绘制出平均光谱反射值变化趋势图,发现趋势图在第21日升至最高点,吻合色调角的分析结果,这表明样本确实从第21日开始腐败。因此,第21贮藏日对应的特征波长可用来建立腐败基准日的光谱信息表征向量。最后,分别建立基于均值表征、方差表征及二者相融合表征下的光谱信息巴氏距离腐败预警模型。结果表明：基于均值融合方差的光谱表征信息所建立的预警模型相较于它们各自建立的预警模型,波动性进一步减弱,可更好地反映苹果样本在贮藏过程中接近腐败的程度。因此,融合灰度值均值和方差的光谱表征信息更能全面的表征苹果贮藏过程中的品质变化,模型预警的稳健性及泛化能力更强,为利用高光谱图像信息对苹果贮藏进行腐败预警提供了新思路。     

分数阶微分预处理及PCA-SRDA的多模型融合对红富士苹果产地溯源

苹果产地溯源具有重要的应用价值和现实意义。为了探寻苹果产地溯源新方法,以红富士品种为研究对象,以新疆阿克苏、山东烟台、陕西洛川三个产地671个红富士苹果样本为试材,分别采集其590～1 250 nm的近红外透射光谱,然后基于分数阶微分(FD)及主成分分析(PCA)-谱回归判别分析(SRDA)进行多模型融合,构建红富士苹果产地溯源的集成学习模型。首先,将经过光谱校正后的光谱数据划分为训练集和测试集,并利用分数阶微分预处理训练集光谱,获取不同阶次(取0～2阶,步长为0.1)的分数阶微分光谱;结合不同阶次的分数阶微分光谱及PCA-SRDA算法构建基学习器,将基学习器预测结果构成一个新训练集,并通过决策树算法完成模型融合,得到最终分类预测模型;随后,采用对应阶次的分数阶微分预处理测试集光谱,并基于已建立的基学习器,获得测试集相应的预测结果;最后,将预测结果构成一个新测试集,并基于已建立的分类预测模型,输出最终的预测结果。按7∶3比例随机划分样本集,并进行200次重复实验。结果表明,结合不同阶次的分数阶微分预处理及线性判别分析(LDA)、 SRDA、 PCA-LDA、 PCA-SRDA算法建立多...     

程序升温大体积进样气相色谱-负化学离子源质谱法测定白菜和苹果中103种农药残留

采用程序升温大体积进样(PTV-LVI)和负化学离子源(NCI)技术建立了白菜和苹果中103种农药残留分析的气相色谱-质谱检测方法。PTV-LVI参数优化为: 初始温度45 ℃、分流排空流量20 mL/min、吹扫时间1 min和溶剂挥发温度60 ℃。样品采用QuEChERS方法进行快速处理,在NCI方式下进样10 μL,用基质标准溶液进行定量,结果表明103种农药的方法检出限均低于5 μg/kg。在5 μg/kg和10 μg/kg添加水平下,白菜和苹果中农药的平均回收率为58.5%～113.2%,相对标准偏差为3.3%～14.5%。该方法样品处理简单快速,相比普通分流/不分流进样和电子轰击电离气相色谱-质谱法,其灵敏度和选择性明显提高,适用于日常检测工作。     

葡萄干

一个老爷爷去水果店买水果,他先买了十个苹果,然后对服务员说：“服务员小姐．请帮我把每个苹果都用纸包起来。”服务员按他的话照办了。他又买了2斤葡萄,     

微波消解等离子体发射光谱法测定苹果中的多元素分布

以市售红富士苹果为实验材料,采用微波消解,ICP-AES测定苹果中14种微量元素在果皮和果肉的分布情况。结果显示,苹果皮的有益矿物质元素和有害重金属（Cr,AS,Pb,Sn）含量均比苹果肉高。说明重金属被植物吸收以后,容易在果皮积累,果肉中含量较少。     

基于不同物候期苹果树叶片光谱特征预测果实糖度

苹果糖度是评价苹果品质的重要指标.通过分析苹果开花期、新梢生长期、萌芽开花坐果期、新梢旺长期、花芽分化期和落叶期等6个重要的生理物候期果树叶片的光谱特征,并与最终采集到的对应位置的果实糖度信息进行二维相关运算,获得了果树叶片光谱信息中反映果实糖度的敏感谱段,构建了糖度敏感光谱,通过引入计算获得的不同物候期糖度贡献权重,最终构建了带权糖度敏感光谱,并基于该光谱进行了糖度预测.通过对不同物候期的二维相关分析获得了果实糖度敏感谱段(530 ～570 nm和700 ～ 720 nm),经过主成分分析分别获得了不同生理物候期的果叶光谱主成分,利用不同物候期的主成分进行了果实糖度回归分析,量化了某单一时期果树生长对果实糖度的贡献比例,并获得了光合作用强度变化等重要信息.利用各物候期的糖度贡献权重对原始果叶糖度敏感光谱进行变换,最终获得带权果叶糖度敏感光谱,并基于该光谱进行了果实糖度预测.分别建立了基于主成分分析的多元线性回归模型以及基于参数优化的支持向量机回归预测模型,结果显示,利用参数优化的支持向量机回归模型获得了较高的糖度预测精度.其测定系数Rc2为0.9202,RMSEC=0.3892 Brix,预测Rv2达到0.9443,均方根误差是0.5246 Brix.利用不同物候期果叶光谱预测苹果糖度的研究结果进一步揭示了果实糖度的积累过程.