滁菊电化学指纹图谱研究

为评价滁菊的整体性质和判别菊花种类,通过以丙二酸为耗散物的"BrO3--Ce4+-H+-丙二酸"振荡体系绘制滁菊电化学指纹图谱,并分析讨论其特征数据.结果表明:绘制滁菊电化学指纹图谱的最佳条件为:体系温度25℃,菊花用量为1.0g、粒度为60目;滁菊参与化学振荡反应在诱导期间的表观活化能为69.07kJ·mol-1,在振荡期间的表观活化能为56.57kJ·mol-1;相同振荡反应条件下,滁菊、杭白菊和黄山贡菊具有不同的特征振荡指纹信息,这些特征数据有利于判别菊花种类.因此,电化学指纹图谱是一种对菊花的整体性质评价和品质判定的较好方式.     

电化学指纹图谱技术鉴别黄酒品种和陈酿年份

为了快速鉴别不同品种和陈酿年份的黄酒,采用H2SO4-（NH4）4Ce（SO4）4-CH2（COOH）2-KBrO3振荡体系,建立7种会稽山黄酒的电化学指纹图谱。本文系统研究了温度、转速、硫酸铈铵浓度、氢离子浓度、丙二酸浓度、溴酸钾及黄酒用量等因素对黄酒电化学指纹图谱的影响,得到最佳测定条件为：溶液总体积100 mL,温度39℃,转速650 r/min,硫酸铈铵浓度0.006000 mol/L,氢离子浓度1.800 mol/L,丙二酸浓度0.08000 mol/L,溴酸钾1.116 g,黄酒1.40 mL。测定结果表明：不同品种和陈酿年份黄酒的电化学指纹图谱主要特征参数存在着显著差异,采用指纹图谱系统相似度可识别黄酒的品种和陈酿年份。当电化学指纹图谱系统相似度＞97.59%时属同种黄酒,当系统相似度≤97.59%时则非同种黄酒。     

非线性化学指纹图谱鉴别天麻真伪及产地

目的在正交试验优化检测条件的基础上,采用非线性化学指纹图谱技术研究天麻(Gastrodia elata Bl.)的真伪及产地鉴别。方法收集吉林、湖南、四川、云南4个不同产地的天麻及紫茉莉根、大丽菊、蕉藕和马铃薯等天麻伪品,以天麻样本成分作为振荡底物,构建"硫酸+硫酸锰+溴酸钠+丙酮+样品成分"振荡体系,利用硫酸、硫酸锰、丙酮、溴酸钠和样品成分产生的非线性化学反应来测定天麻及其伪品的非线性化学指纹图谱,通过指纹图谱直观差异比较和系统相似度计算对天麻真伪及其道地性进行鉴别评价。结果样品用量为0.800 g,反应温度为50℃时,天麻非线性化学指纹图谱具有良好特征性和重现性。天麻和伪品非线性化学指纹图谱之间的特征差异大,可通过直观差异比较直接区分。不同产地的天麻指纹图谱相似,具有相同的振荡起伏规律,但振荡寿命、振荡幅度及振荡波数等有差异。利用系统相似度模式识别可对天麻的产地进行鉴别,同一产地的相似度均≥0.989,而不同产地天麻相似度均≤0.951,鉴别准确率达98.3%。结论本研究为天麻真伪鉴别及产地溯源提供了的一种新方法。     

非线性电化学指纹图谱技术鉴别羊奶和牛奶及其产地

以非线性电化学指纹图谱技术鉴别羊奶和牛奶及其产地。测定不同产地羊奶和牛奶的非线性电化学指纹图谱,通过指纹图谱直观特征鉴别羊奶和牛奶,利用系统相似度模式识别羊奶或牛奶的产地。结果显示:羊奶和牛奶非线性电化学指纹图谱均有很好的重现性和特征性,利用其直观特征就可准确鉴别羊奶和牛奶;不同产地的羊奶或牛奶可利用系统相似度模式识别。同一产地羊奶或牛奶的指纹图谱系统相似度在99.06%⁹9.86%,不同产地的系统相似度在90.42%99.86%,不同产地的系统相似度在90.42%⁹8.86%,不同种类奶品的系统相似度在76.25%98.86%,不同种类奶品的系统相似度在76.25%⁸2.43%。用系统相似度模式鉴别奶品产地的准确度≥91.9%,其平均准确度达到94.3%;鉴别奶品种类的准确度≥94.6%,其平均准确度达到98.5%。说明利用非线性电化学指纹图谱技术能准确鉴别羊奶和牛奶及其产地。     

生乳中豆浆、米汤掺假鉴别及其定量测定

为鉴别生乳掺假,采用非线性化学指纹图谱技术,建立基于"溴酸钠+硫酸锰+硫酸+丙酮"稳态体系的不同奶源地的纯生乳及掺入不同量豆浆、米汤的生乳的非线性化学指纹图谱,利用指纹图谱的直观特征信息能很好地将掺豆浆、米汤的生乳鉴别出来,并能对掺假物的种类进行判断。根据掺假生乳指纹图谱参数信息与掺假量的关系,可对生乳中掺入豆浆、米汤的相对含量进行评估。非线性化学指纹图谱技术为原料乳中豆浆、米汤的掺假鉴别及掺入物质的相对含量的评价提供了一种新的方法。     

用非线性电化学指纹图谱技术鉴别啤酒品种

以非线性化学指纹图谱技术鉴别啤酒种类。测定了11种啤酒的非线性化学指纹图谱,并通过指纹图谱直观特征及系统相似度模式识别对啤酒品种进行鉴别。结果表明,每种啤酒非线性化学指纹图谱的重现性良好,不同品种啤酒指纹图谱特征的差别仅决定于啤酒成分的种类和含量。参照同一品种啤酒指纹图谱共有模式的系统相似度在95.73%~99.62%之间,参照不同品种啤酒共有模式的系统相似度在52.65%~94.09%之间。品种鉴别准确度≥91.7%,平均准确度达到94.9%。利用非线性化学指纹图谱技术能较准确地鉴别啤酒的品种。该研究为啤酒品种鉴别提供了新的方法和研究思路。     

非线性化学指纹图谱技术在食醋鉴别中的应用研究

采用非线性化学指纹图谱方法建立食醋的非线性化学指纹图谱,分析食用醋精、酿造食醋和配制食醋的指纹图谱的区别,找到能表征食醋质量信息的指纹图谱振荡周期数、振荡寿命等参数,并据此大致鉴别食醋中酿造食醋的含量,可以判断食醋真伪及质量优劣。结果表明,此法能将食用醋精与配制食醋、食用醋精与酿造食醋、配制食醋鉴别出来,并能准确表征食醋质量优劣。     

利用非线性化学指纹图谱鉴别人参真伪和产地

利用非线性化学指纹图谱对7个不同产地的人参及其伪品以及其它参类进行研究,提出鉴别人参真伪和产地的新方法。向"硫酸-硫酸锰-丙酮-溴酸钠"混合液中加入样品,产生非线性化学反应,通过优化反应条件,检测不同产地和种类样品的指纹图谱,并确定其系统相似度。结果表明:样品用量为0.6g,反应温度为37℃时,样品非线性化学指纹图谱具有良好重现性和特征性。不同种类的样品具有明显不同特征的指纹图谱;同一产地人参的系统相似度在0.9712~0.9920之间,而不同产地人参的相似度在0.7548~0.9403范围内。利用人参非线性化学指纹图谱的直观特征和系统相似度可分别准确地鉴定人参的真伪和产地。     

螺旋藻产品脂肪酸GC指纹图谱分析方法的研究

该实验选取了10个不同品牌的螺旋藻产品,采用气相色谱法对螺旋藻产品脂肪酸指纹图谱进行了研究。结果表明,通过对螺旋藻产品脂肪的提取并进行甲酯化反应,添加内标后采用气相色谱法测定其脂肪酸组成,可用于绘制螺旋藻产品脂肪酸指纹图谱。指纹图谱可以从量的角度比较多个品牌产品脂肪酸特征组分的差异,其中生物活性物质γ-亚麻酸含量在12.3%～23.0%,相对差值高达61%。所建立的螺旋藻产品脂肪酸指纹图谱具有重复性和稳定性,可用于评价螺旋藻相关产品的质量。     

GC-MS法建立青稞酒特征指纹图谱的研究

应用气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)对7批次青稞酒酒样进行指纹图谱测定,采用指纹图谱软件进行计算,建立了青海青稞酒的共有指纹图谱。结果表明,GC-MS法建立的GC-MS指纹图谱不仅具有可多成分同时测定的优势,而且有较好的重现性、精密度和稳定性,所建立的方法为青稞酒的真伪鉴定提供了技术储备。     

离子色谱法测定燕窝中亚硝酸盐的含量

建立用离子色谱法测定燕窝中亚硝酸盐含量的方法,并检测市售干燕窝中亚硝酸盐的含量。样品经前处理后,用IonpacAS23分离柱,4.5mM Na2CO3/0.8mM NaHCO3作淋洗液,1mL/min的流速分析,通过抑制电导检测器进行测定。结果表明:该法的最低检出限为亚硝酸盐(以NaNO2计)1.407mg/kg,相关系数为0.999 8,精密度为1.301%。干燕窝直接检测的亚硝酸盐的残留量为4 353mg/kg,浸泡清洗后的燕窝亚硝酸盐的残留量为114.7mg/kg,磨碎的燕窝浸泡清洗后亚硝酸盐的残留量为102.2mg/kg。该法简单,快捷,可靠,适合于大批量干燕窝样品中亚硝酸盐的测定。     

燕窝的营养成分和危害因子分析

本论文对五种品牌的燕窝进行了营养成分和危害因子指标的测定,营养成分包括水分含量、灰分含量、蛋白质含量、脂肪含量、总糖含量、唾液酸含量、氨基酸组成及含量、常规元素种类和含量;危害因子包括重金属元素的种类和含量、亚硝酸盐含量。结果表明,五种品牌燕窝的水分含量在14.05%~15.21%,灰分含量在3.38%~4.91%,蛋白质含量在66.61%~67.97%,脂肪含量在0.15%~0.21%,总糖含量在17.12%~25.47%,唾液酸含量在12.21%~12.82%,检测出17种氨基酸,总氨基酸含量在57.80%~61.40%,常量元素Na、Mg、Ca在燕窝中均有检出;危害因子的检测结果为:重金属元素Hg、As在燕窝中未检出,Zn、Cr、Cd、Pb四种重金属元素含量在五种燕窝中均未超过1.15μg/g;亚硝酸盐含量在11.38 mg/kg^14.89 mg/kg。通过对燕窝中营养成分和危害因子指标的测定,积累相关的参考数据,可以为燕窝质量标准和燕窝监管项目的建立提供一定的科学依据。     

基于气相-离子迁移谱对竹燕窝菌汤风味成分的分析

为探究竹燕窝菌汤风味物质的含量及变化规律,以筛选熬制竹燕窝菌汤的最佳熬制方式,以微波、电压力锅、电磁炉3种加热方式熬制的竹燕窝菌汤(分别标记为WB、DYL和DCL)作为试验对象,采用氨基酸自动分析仪和气相-离子迁移谱(GC-IMS)联用仪,根据相对气味活度值(ROAV)和主成分分析法(PCA)对竹燕窝菌汤的风味进行分析。结果表明,固形物溶出率、游离氨基酸总量最高的均为DYL,游离氨基酸中谷氨酸含量最高。GC-IMS二维图谱、指纹图谱均可得出三种样品挥发性有机物(VOCs)的明显差异,指纹图谱中B框主要存在于WB中,包括:1-辛醇、3-甲基丁酸二聚体等;D框主要存在于DCL中,包括:2-辛酮、壬醛等;F框主要存在于DYL中,包括:2-甲基丙醛、2-丙醇等。在2-甲基丙醛、2-丙醇含量方面,DYL与其余两种样品间存在显著性差异(P<0.05);已定性的VOCs中,以醛类和醇类化合物为主。ROAV法确定出三种样品的关键风味化合物种类相似,但贡献度差异较大。PCA分析显示,PC_1[61%]与PC_2[30%]之和为91%,PC_1[61%]可将三种样品进行很好的区分。电压力锅熬制为竹燕窝菌汤的最佳熬制方式。基于GC-IMS检测技术,测定竹燕窝菌汤的VOCs,以对微波、电压力锅、电磁炉3种熬制工艺进行区分是可行的。     

分光光度法检测燕窝及其制品中燕窝含量

本文利用乙酸提取燕窝中的唾液酸糖蛋白,并将其酸解为唾液酸,唾液酸与酸性茚三酮形成稳定的黄色物质,于470nm处测量吸光度。探讨了除去干扰的方法,选用纯正燕窝作为标准,可以求出样品中含纯正燕窝的百分含量。     

House and cave edible bird’s nest: Characteristics and quality of sterilised beverages containing the selected bird’s nest

Edible bird’s nests (B_nest) collected from house and cave of eight provinces in the southern part of Thailand were characterised. B_nest from different locations had differences in Fourier transform infrared (FTIR) spectra and energy- dispersive X-ray (EDX) spectroscopy patterns but there was no distinctive difference in protein patterns. Crystallinity values of cave-B_nest from Phatthalung province (PL-C) and house-B_nest from Songkhla province (SK-H) (38.79% and 35.52%, respectively) were higher than those of other samples. PL-C and SK-H samples had different thermal behaviours, as determined by the thermogravimetric analysis (TGA) and differential scanning calorimetry (DSC). Both samples were used for the production of B_nest beverage using the retort process (121 °C for 11 min). Colour, soluble solid content, drained weight, and sterility were determined in both beverages. Average L*-value and soluble solid content of SK-H were higher than those of PL-C (P < 0.05). Higher a* and b*-values and drained weight were found in the latter. However, aerobic/anaerobic mesophiles and thermophiles were not detected in both samples. The beverage containing PL-C generally showed higher acceptability for all attributes, especially appearance, texture, and overall likeness (P < 0.05), than that with SK-H. Therefore, the habitat, where bird’s nest was collected, had a marked influence on the characteristics of both dried nest and resulting sterilised bird’s nest beverages.     

进出口燕窝品质分析评价

目的 为配合有关部门加强对燕窝品质的检查监督,打击掺假掺伪行为,达到更好的保护消费者权益目的。方法 燕窝及其制品的检测方法[1]。结果 由于燕窝及其制品检测至今尚无统一的行业标准,因此我们所测的结果不能计算出合格率,抽检样品评价的效果也受影响。结论 此次调查的检测结果为有关部门日后制订燕窝行业标准、为执法人员在监督评价燕窝的品质时提供有效科学依据。     

进口燕窝溯源系统的构建和应用

随着食品贸易全球化和供应链的复杂化,监管全球食品供应链无疑是一项艰巨挑战。目前,一种由政府监管部门参与监督、各食品企业参与配合的第三方溯源服务系统,已逐渐成为监管制度的有效补充。基于我国与马来西亚、印度尼西亚等燕窝原产国输华燕窝双边议定书的签订,以及境外燕窝加工企业卫生注册工作的开展,中国检验检疫科学研究院(Chinese Academy of Inspection and Quarantine,CAIQ)开发了燕窝溯源管理服务平台,为获华注册的境外燕窝加工企业的输华燕窝提供溯源服务,输华燕窝的最小销售包装上均加贴CAIQ溯源标签,我国消费者可通过扫描溯源标签上的二维码或通过网站查询16位燕窝码,获得燕窝产品的燕屋、加工、出口、进口、经销各环节的全程追溯信息,为消费者识别和选购合法进口燕窝提供有效途径。CAIQ溯源系统是建立在进口注册和口岸检验检疫基础上的追溯系统,是搭载了质量信息的追溯系统。     

燕窝真伪鉴别研究发展趋势剖析与展望

燕窝是由金丝燕及多种同属燕类所筑的巢窝,主产于马来西亚、印度尼西亚等东南亚国家和地区,自古以来一直被视为一种名贵中药和珍稀食品。近年来,燕窝在我国的消费量呈逐年上升趋势,与此同时,燕窝的进口价格也在逐渐攀升。受巨额经济利益的驱使,市场中燕窝的掺假掺杂现象严重。为了实现对燕窝质量的有效监管,燕窝真伪鉴别研究一直处于不断发展和创新中。本文从燕窝掺假、物种来源和产地及生产方式溯源等方面对燕窝真伪鉴别研究的现状进行了分析,并展望了未来的研究热点和发展趋势,为从事燕窝真伪鉴别研究的科研人员提供参考。     

顶空-气相色谱-质谱技术应用于卷烟真伪鉴别

为提高卷烟真伪鉴别的准确性和客观性,采用顶空-气相色谱-质谱(HS-GC-MS)对两个品牌不同批次真品卷烟及某品牌假冒卷烟进行色谱指纹图谱测定。通过平均法构建两个真品卷烟品牌的特征色谱指纹图谱,采用间隔相关系数法对特征色谱指纹图谱的不同区域的相似度进行评价,根据合格阈值识别不同品牌卷烟及判定待测卷烟真伪,结果科学、客观。     

傅里叶变换红外光谱法鉴别不同产地带鱼

摘 要：目的 建立不同产地带鱼红外指纹图谱，为带鱼产地鉴定提供新方法。方法 采用傅里叶变换红外光谱法(Fourier Transform Infrared Spectroscopy, FTIR)，分别构建国内外5个主产地的带鱼样品指纹图谱，并通过主成分分析和聚类分析开展带鱼产地鉴别应用研究。结果 通过主成分分析可以实现5个产地带鱼的分类，计算各产地带鱼化学成分累积量综合得分，表明舟山渔场和印度洋产地带鱼化学成分含量相对更为丰富。聚类分析结果表明各产地带鱼分别聚类，且水文条件和地理环境较为接近的带鱼样品先聚为一类；两者试验结果可相互补充和印证。结论 应用FTIR建立带鱼产地指纹图谱，方法可靠、重复性较好，符合指纹图谱的要求，适合对带鱼进行整体信息分析和质量控制。本研究为我国带鱼产地鉴别提供了参考，对于地理标志产品的保护具有借鉴意义。