高气压光电离飞行时间质谱用于食用油掺假的快速定性定量鉴别

建立了高气压光电离飞行时间质谱(HPPI-TOFMS)对油脂中挥发性有机物(VOCs)的快速分析方法，1.5 min内即可获得不同油品的VOCs指纹图谱。以特级初榨橄榄油(EVOO)的掺假鉴别为例，利用OPLS-DA的S-plot曲线，获得其他3种低价植物油(精炼菜籽油，r-RO;花生油，PO;芳香菜籽油，f-RO)与EVOO相区别的特征VOCs。基于每种油品的特征VOCs,实现盲样的定性鉴别。对EVOO中分别掺入r-RO, PO和f-RO的二元掺假混合物进行HPPI-TOFMS分析，构建掺假浓度和特征VOCs信号强度之间的线性方程，对盲样的掺假浓度进行定量预测，3种盲样的“总-平均预测偏差绝对值的平均值”均位于3%以内，体现了该方法的可靠性和准确性。HPPI-TOFMS无需样品前处理，操作简单，分析快速，环境友好，可实现食用油掺假的快速定性定量鉴别，有望应用于海量市场样品的高通量筛查。     

蛋白质组学非靶向性质谱分析结合化学计量学在牛肉掺假初筛中的应用

牛肉作为高价值食用肉类一直是肉制品造假的重灾区，构建一种高通量、快速、经济的牛肉鉴别方法势在必行。该研究在简单、快速地完成生、熟牛鸡鸭猪4种肉的蛋白质提取后，利用具有高通量、操作简便优势的基质辅助激光解析电离飞行时间质谱，采集蛋白质质谱数据，共获得生肉的129个离子峰和熟肉的151个离子峰，经数据预处理后，采用随机森林算法筛选到11个能区分4种肉的特征蛋白质，再结合主成分分析数据降维与数据可视化的优势，构建牛肉掺假鉴别模型，最后通过完成对掺假牛肉样本的检测以验证模型。结果表明，4种肉均能通过该方法得到较好的区分，且生熟状态下的掺假牛肉均能得到鉴别，证明该方法能准确、简便地完成生熟牛肉掺假初筛的目标。     

膜芯片检测技术应用于苏州市市售鸭血制品掺假检测

了解苏州地区市售食源性血制品是否存在掺假,同时验证膜芯片技术在食源性血制品成分检测中的实际应用能力。参照GB/T 35917—2018《常见动物源性成分快速测定膜芯片法》,对市场上销售的预包装血制品(包括63批鸭血、7批鸡鸭血)中的13种动物源成分,采用可视化膜芯片技术进行检验,比对其标签配料表信息,进行掺假分析和判定。结果表明,通过分析苏州70批次市售血制品的成分鉴定结果, 63批次鸭血未检出鸭以外动物源性成分,7批次鸡鸭血检出鸡及鸭源性成分,所检测的70批次血制品未发现与标签不符的情况。苏州市售预包装食源性血制品未发现掺假现象,膜芯片在此类产品的成分检测中应用能力强,可以起到规范市场的作用,具有积极意义。     

“食品掺假研究”专题征稿

<正>"民以食为天",食品安全是关系国计民生的大事。近年来,食品掺假已从最为普通"物理掺假",已发展到依托高新技术和手段的"化学掺假",尤其是对各种非法添加剂的滥用。使原本就已经错综复杂的食品安全问题,变得更加扑朔迷离。如何识别食物中的掺假物质,对掺假食品进行有效管理,防止食物中毒,成为食品安全检测领域急需讨论和解决的重要问题。     

电子鼻技术结合化学计量学快速鉴别掺假茶籽油

目的:建立茶籽油掺假的快速定性和定量检测方法。方法:采用电子鼻技术结合化学计量学，基于单因素方差分析筛选差异变量，通过主成分分析(PCA)和判别分析(DA)建立茶籽油掺假类型鉴别的定性模型；通过正交偏最小二乘法(OPLS)建立了茶籽油掺假类型和掺假度鉴别的定量模型。结果:模型的R²均高达0.98,RMSEE均低于0.005,RMSECV均低于0.01,具有较高性能指标。通过外部验证，DA模型对不同掺假类型的茶油样品定性识别率高达100%,OPLS模型具有良好的准确性。结论:电子鼻技术结合化学计量学能够实现茶籽油掺假的快速、无损鉴定。     

反向传播神经网络算法结合拉曼荧光光谱法定量检测特级初榨橄榄油掺假

目的 建立基于反向传播神经网络算法结合拉曼荧光光谱技术定量检测低等级橄榄油掺假特级初榨橄榄油的分析方法。方法 制备11种不同掺伪浓度的特级初榨橄榄油混合油样各10份，在相同时间、空间及目标的前提下，使用同台光谱探测系统，采集样品的拉曼光谱和荧光光谱。经过卷积神经网络去除拉曼光谱的基线，实现拉曼光谱和荧光光谱的数据预处理。根据分子光谱与电子光谱的特征差异，人为干预并设定拉曼光谱的权重，建立低等级橄榄油掺假特级初榨橄榄油的反向传播神经网络回归模型。结果 综合评估了反向传播神经网络回归模型的评价参数，特级初榨橄榄油掺假的反向传播神经网络模型的测试集决定系数为0.9716，均方根误差为0.0569，模型预测效果较好。结论 本研究提出的反向传播神经网络算法结合拉曼光谱与荧光的探测方法，满足快速检测低等级橄榄油掺假特级初榨橄榄油的定量分析需求，为评价或跟踪特级初榨橄榄油的品质提供了一种无损伤、高效率、低成本的新检测思路。     

木本油料产品掺假和品质评估的近红外光谱及成像检测研究进展

木本油料产品富含脂肪酸、植物甾醇、生育酚和角鲨烯等营养物质，深受消费者喜爱，其消费在我国已成为一种新趋势。近年来，不法商家为谋取利益致使木本油料产品掺杂掺假、以次充好现象普遍存在，因此迫切需要一种快速、高效和准确的无损检测技术用于木本油料产品鉴别与评估。近红外光谱和高光谱成像技术具有快速、高效和无损等优势，目前已引起食品与农产品品质安全检测领域国内外学者广泛研究，在未来无损检测应用中展现出巨大潜力。该文简述了近红外光谱和高光谱成像技术的基本原理以及相关光谱数据处理与分析方法，总结了目前油料产品掺假行为、品质评估的研究现状，并分析了当前油料产品检测方法的优劣，最后展望了近红外光谱及成像技术在木本油料产品检测中的发展趋势，以期为从事食品与农产品无损检测研究人员及相关监管部门提供参考和借鉴。     

微晶纤维素掺假的快速鉴别方法

研究了微晶纤维素掺假的近红外光谱快速鉴别方法。基于微晶纤维素样品及掺假物(可溶性淀粉,小麦粉)的近红外光谱数据,分别创建材料谱数据库及掺假物光谱数据库,建立微晶纤维素分类模型及掺假物模型,采用Adulterant Screen算法技术进行计算分析,创建了微晶纤维素掺假快速鉴别方法。微晶纤维粉单一组份掺假的识别最低检出含量为:可溶性淀粉2%、小麦粉1%,双组分(可溶性淀粉+小麦粉)掺假量在单组份掺假检出限浓度的2～10倍时,准确的识别率均为100%,对未知样品微晶纤维素在检出限以上的准确识别率为100%。该方法简单、快速、可靠,可快速鉴别微晶纤维素样品的掺假,可以有效地应用于日常微晶纤维素样品的掺假检测和鉴定,为海关打击逃税漏税行为提供有力的技术支持。