Thermal Stability of Some Metabolically Conjugated Potential Precursors of Flavor Components in Meat and Milk

The stability of selected metabolic conjugates (phenylphosphate, phenylglucuronide, naphthylglucuronide, and naphthylsulfate) was evaluated in model systems. Phenylphosphate was less stable than the glucuronides and the sulfate, especially under neutral (pH 6.8) and acidic conditions (pH 1.5). Phenylphosphate was completely degraded after 1.7 hr at 100°C, and after 0.3 hr at 150°C at pH 6.8. The glucuronide and sulfate conjugates were especially stable under neutral conditions (pH 6.8) requiring > 5 hr for complete hydrolysis at 100°C. All conjugates were quite stable to hydrolysis under alkaline conditions (pH 11). The presence of certain organic solvents (ethyl acetate or ethyl ether) caused rapid hydrolysis of conjugates under very mild conditions (40°C for 30 min). This information may improve under-standing of flavor production from animal products.     

基于SVM的不良文本信息识别

不良文本识别的实际应用中,大多数文本之间总有交界甚至彼此掺杂,这种非线性不可分问题给不良文本识别带来了难度。应用 SVM 通过非线性变换可以使原空间转化为某个高维空间中的线性问题,而选择合适的核函数是 SVM 的关键。由于单核无法兼顾对独立的不良词汇和词汇组合的识别,使识别准确率不高,而且也无法兼顾召回率。针对不良文本识别的特定应用,依据 Mercer 定理结合线性核与多项式核提出了一种新的组合核函数,这种组合核函数能兼顾线性核与多项式核的优势,能够实现对独立的不良词汇以及词汇组合进行识别。在仿真实验中评估了线性核、齐次多项式核以及组合核函数,实验结果表明组合核函数的识别准确率与召回率都比较理想。     

Analysis of Volatile Bread Aroma for Evaluation of Bread Freshness Using an Electronic Nose (E-Nose)

This paper presents the use of a tin-oxide sensor array and self-organized map (SOM)-based E-nose for analysis of volatile bread aroma and explores its ability to cluster bread odor data according to the freshness of bread. A low cost tin-oxide sensor array based electronic nose system has been used for the classification of state of freshness of bread. The sensor data was acquired for a period of 3 weeks, and an unsupervised self-organizing map (SOM) model was trained using this data to correlate the sensor response to classify the bread as fresh and stale. A comparative evaluation of 3 week' of bread data was carried out using the SOM. The results suggest that the system developed is able to predict the state of bread as fresh and stale up to 98% accuracy if the test bread data sets are of the same week. The classification accuracy reduces to 75-85% if test bread data sets are from different weeks. The model is also applied on three different brands of bread and similar classification results are obtained.     

配比加香时滞控制系统设计及其实现

本文将常规控制理论、配比加香控制系统的基本特点以及PLC编程的技巧进行有机结合，提出了一整套简单可行的控制算法，通过延时送数，累计量配比、实时补偿等控制策略，有效的实现了这类大滞后系统的高精度参配控制问题，末尾给出了该控制算法在制丝线的一些实际应用情况，应用情况验证了控制算法的有效性。     

食品香料发展趋势及挑战

食品香料是一类非常重要的食品添加剂,占整个食品添加剂市场的四分之一以上。近些年食品香料的发展受到诸多因素的影响,主要分为技术层面和社会层面两个方面,前者包括分离提取技术、仪器分析技术、生物技术等,而后者包括消费者的心理需求、可持续发展要求等。在这些因素的影响下,化学性质相对活泼、在食品中天然含量低、阈值低而特征性强的高影响力的含硫香料成为食品香料中快速发展的一类重要香料,而天然香料市场也稳步扩大。该文对这两类香料的发展情况进行了简要的介绍和分析。     

荧光素对中国典型香型白酒的荧光鉴别

采用荧光光谱技术与模式识别分析法建立一种快速区分白酒香型的新技术。在495nm可见光激发下分别测定6种香型白酒、荧光素及这两种物质作用后200～800nm之间的荧光光谱．探讨了荧光素与白酒的作用机理。结合模式识别法对310～380nm和504～530nm两个波段对应的荧光强度值进行分层聚类分析（Hierarchieal Cluster Analysis．HCA）和线性判别分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）,对荧光素区分不同香型白酒的效果进行验证。结果表明,HCA分析能完全区分6种香型白酒,LDA分析对所有样本均得到正确的判别．正确率为100％。因此,这种基于荧光素的荧光光谱法简单、有效,可用于不同香型白酒的快速区分。     

纳豆不良风味的研究进展

心血管疾病是造成我国死亡人数最多的慢性疾病,由枯草芽孢杆菌发酵大豆制得的纳豆制品具有高效溶栓、降脂和降压等功效,但纳豆固有的不良风味,限制了其在中国食品行业的发展。本文主要就近年来纳豆在菌种、工艺及调味方面的风味改良研究进行综述,并总结了纳豆的不良风味物质,涉及游离氨、吡嗪和支链短脂肪酸,以期为推动品质风味俱佳的纳豆开发提供科学依据。     

新型在线净化前处理HPLC-MS/MS测定香精香料中的麦角甾醇和麦角甾酮

建立一种新型的在线净化前处理装置结合高效液相色谱-串联质谱（high performance liquid chromatography-tandem with mass spectrometry,HPLC-MS/MS）法测定香精香料中的麦角甾醇和麦角甾酮。该前处理装置结合基质分散萃取和柱层析对样品进行萃取和净化,之后对样品进行浓缩并利用HPLC-MS/MS分析测定。HPLC-MS/MS方法以甲醇和水为流动相,0.4?mL/min流速条件下梯度洗脱,采用C18色谱柱进行液相色谱分离,大气压正离子方式电离,多重反应监测模式检测,内标法进行定量分析。结果表明,该方法前处理方便且稳定性强,溶剂可回收,净化萃取浓缩为一体;目标物质麦角甾醇和麦角甾酮能在5?min内得到分离检测,在1.5～250?μg/mL范围内具有较好的线性,各待测物的线性相关系数均大于0.999,检出限为0.32～0.35?μg/mL,在不同添加水平条件下,平均回收率为86%～96%,相对标准偏差在3.1%～3.6%之间。本方法能较好地应用于香精香料实际样品中麦角甾醇和麦角甾酮的测定。     

肉味香精及其品评方法介绍

综述了利用美拉德反应制备的肉味香精肉类香味的形成机理及生产工艺技术,并对不同类型肉制品用香精品评方法做了简要介绍,旨在为肉味香精的研发、生产及合理应用提供一定的指导。     

GC-MS对不同奶味香精成分分析及香气变化规律

利用GC-MS分析方法,比较了自制的天然酶解奶味香基和不同奶味香精的组成成分及香气变化规律。复配香精A、复配香精B、复配香精C、复配香精D、天然发酵香精E、自制酶解香基F中分别鉴定出18、22、30、15、30、14种组分,组分种类包括酸类、内酯类、脂肪酸酯类、芳香及杂环类、酮类、醇类、烃类等7种类型。不同复配香精之间的区别主要是酸类、内酯类和脂肪酸酯类之间的比例和数量有所不同,进口天然香精E各组分分布较均衡且含有较多的芳香及杂环类,自制酶解香基F的酸类比例较大以及特征性香气成分含量少。增加香气成分的种类,均衡各香气成分间的分布,可从一定程度上提高香气品质。