乌骨鸡磷脂侧链脂肪酸的GC-MS分析

用氯仿:甲醇(2:1)超声提取乌骨鸡总磷脂,丙酮脱油精制后,经皂化、甲酯化处理,应用GC-MS联用技术对其侧链脂肪酸组成进行分析,并以面积归一法,计算各脂肪酸的相对百分含量.结果显示,乌骨鸡总磷脂中含有硬脂酸27.46%、花生四烯酸21.39%、油酸18.22%、亚油酸16.67%、棕榈酸12.13%、二十二碳六烯酸(DHA) 2.26%、二十碳三烯酸1.71%、棕榈油酸0.16%.不饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸的含量分别为60.41%和42.03%.乌骨鸡磷脂侧链脂肪酸中高比例的多不饱和脂肪酸和花生四烯酸含量是乌骨鸡磷脂的显著特征.     

吲哚衍生物与花生酸混合LB膜的制备及结构研究

本文将3-三氰基乙烯基-N-十六烷基吲哚与花生酸混合制成单分子膜。不同摩尔比混合膜的π-A曲线均出现平台,表明膜压缩过程中分子排列相态发生变化。混合LB膜的紫外吸收光谱证明吲哚分子形成聚集体,X-射线衍射结果说明这种聚集体被夹带在花生酸的框架结构中。     

花生中多菌灵残留量的高效液相色谱分析方法的研究

建立了测定花生中多菌灵残留量的高效液相色谱法，以乙酸乙酯提取，乙腈萃取分离，石油醚去酯，乙醇＋水（４＋１）沉淀蛋白质，在Ｒａｄｉｌ＿ＰａｋＣ１８柱上，甲醇＋水（５５＋４５）为流动相，采用外标法进行定量检测，相对标准偏差为０１８％，回收率在８００％～９８０％，最低检测限为０２ｍｇ／Ｌ。     

硫化物纳米级粒子化膜的形成与气相性质的影响

采用偏振光反光度、紫外及可见光谱、电子显微镜形貌观察、粒子大小测定及电子衍射等方法加以系统研究硫化锌纳米级粒子化膜的制备与气相性质的影响．     

长链脂肪酸LB膜的X射线衍射研究

利用Langmuir-Blodgett技术制备了硬脂酸、花生酸及其混合酸的多层LB膜。用低角X射线衍射研究了它们的周期结构,硬脂酸和花生酸的LB膜在2θ=0.8°～23°的范围内分别出现13个和12个布拉格衍射峰,由此计算了它们的等同周期。用模型计算了它们衍射峰的强度,得到了与实验一致的衍射强度奇偶起伏的结果。在混合酸的LB膜中,可以观察到等同周期随混合比变化的规律。     

高效液相色谱法测定花生中黄曲霉毒素

本文报导了用高效液相色谱－荧光检测法测定了花生中黄曲霉毒素的方法，并做了回收验证。实验证明本法具有灵敏度高，分离能力强，测试结果准确可靠，色谱条件，ＲＰ１８柱，甲醇四氢呋喃水溶液作流动相，流速１ｍＬ／ｍｉｎ。     

电感耦合等离子体质谱法测定花生中34种元素

建立了微波消解-碰撞/反应池(ORS)电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)同时测定花生中的Na、Mg、Ca、Fe、Se、Mo和稀土元素等34种元素的分析方法。样品经微波消解后,在线加入内标元素45Sc、72Ge、103Rh、115In和209Bi消除基体效应,应用碰撞反应池技术,以4.5 mL/min流速的氦气作为碰撞反应气,有效消除多原子离子产生的质谱干扰。各元素的检出限为0.0003～17.37ng/mL,相对标准偏差(RSD)低于2.9%;标准物质的测定值均在标准值范围内,结果令人满意。该方法可用于花生中多种元素的同时测定。     

不同种皮颜色花生糖含量近红外模型的构建

花生籽仁中的糖含量是影响食味品质的重要指标,建立快速测定糖含量的方法可有效提高食用型花生的检测效率。样品外观颜色是影响近红外分析的重要因素之一,按样品外观颜色分类定标(校正)更有利于提高模型的预测性能。研究选择不同糖含量的花生种质332个,采用色差仪将花生种质按种皮颜色分成黑紫色、红色和粉色三大类。采用3,5-二硝基水杨酸法、蒽酮乙酸乙酯法、蔗糖酶法分别测定籽粒中的总糖、可溶性糖及蔗糖含量。总糖含量分别在6.42%～39.53%(黑紫色籽粒)、 9.66%～39.71%(红色籽粒)和8.52%～38.84%(粉色籽粒)之间;可溶性糖含量分别在2.4%～14.32%(黑紫色籽粒)、 2.94%～13.75%(红色籽粒)和2.19%～14.53%(粉色籽粒)之间;蔗糖含量分别在0.92%～7.53%(黑紫色籽粒)、 1.05%～7.23%(红色籽粒)和0.95%～7.99%(粉色籽粒)之间,变异系数均在33%以上。采用瑞典波通DA7250型近红外分析仪(950～1 650 nm)采集籽粒的近红外光谱值,选用基于全波段的偏最小二乘回归法(PLSR),通过对比单一和复合预处理方法,对比模型的相...     

花生种子品质的可见-近红外光谱分析

利用600～1 100 nm波段研究花生品种的可见-近红外反射光谱,对选取的三种具有代表性的花生种子进行实验。使用近红外光纤光谱仪采集光谱数据,对原始光谱进行小波分析以提取光谱特征,再用主成分分析方法进行聚类分析,最后把每一个样品的前4个主成分得分作为识别模型的输入,品种类别作为模型的输出,以马氏距离作为判别函数,建立了线性判别分析模型。对于每个品种的50个样品,随机挑选30个样本作为训练集,剩余的20个样本作为预测集。该识别模型对3个花生品种的平均正确识别率为95%。表明该方法能有效的识别花生种子,得到较好的分类效果,为花生种子品质的区分和鉴别提供了一种新方法。     

卡玛古籽油中脂肪酸成份分析

用气相色谱(GC)与气相色谱-质谱(GC-MS)联用技术对卡玛古籽油中的脂肪酸成份进行了定性与定量分析,共鉴定出七种脂肪酸.其各种脂肪酸的含量分别为:棕榈酸(C16)2.50%、亚油酸(C18:2)16.65%、油酸(Z)(C18：1)12.38%,油酸(E)(C18 : 1)10.03%、16-甲基-十七烷酸(C18:0)8.08%、二十碳烯-11-酸(C201)0.84%、花生酸(C20：0)48.43%.