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1.
沈飞  刘潇  裴斐  李彭  姜大峰  刘琴 《食品科学》2019,40(2):293-297
为快速测定小麦及其制品呕吐毒素(deoxynivalenol,DON)污染情况,搜集小麦、面粉及面粉制品共98份,利用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)获取样品在4 000~600 cm~(-1)的光谱信息,对样品中的DON含量建立了基于偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)分析和逐步多元性回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)分析方法的定量分析模型。结果显示,不同DON含量样品在1 740、1 648、1 549 cm~(-1)和1 300~900 cm~(-1)等波段处的吸收值存在显著差异。PLSR和SMLR均能较好预测样品中的DON含量,其中PLSR模型的预测集决定系数R_P~2、预测均方根误差(root mean squared error of prediction,RMSEP)和相对分析偏差(residual predictive deviation,RPD)值分别为0.86、0.438 mg/kg和2.6。SMLR结合9个波长所建模型的R_P~2、RMSEP和RPD值分别为0.86、0.426 mg/kg和2.6。结果表明,ATR-FTIR用于小麦及其制品DON污染快速分析具有可行性。  相似文献   
2.
拟建立基于衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)的糙米中微量黄曲霉毒素B_1(aflatoxin B_1,AFB_1)的快速检测方法。首先将16份糙米样品经辐射灭菌后接种产毒菌株并在适宜条件下(28℃、相对湿度85%)贮藏30 d,测定其AFB_1含量。其次将受AFB_1污染样品磨粉后与空白糙米样品按质量比例进行精确混合,获得AFB_1含量在0~890.20μg/kg内的糙米样品共计128份。ATR-FTIR建模分析结果显示,依据AFB_1含量高低将样品划分为4类,临近算法判别分析模型的预测整体正确率达到83.3%。运用偏最小二乘回归分析建立的定量模型精度最优,预测相关系数、均方根误差和相对分析误差值分别为0.970、70.8μg/kg和4.0。结果表明,ATR-FTIR技术用于糙米黄曲霉毒素污染程度的快速分析与筛选具有一定可行性,但需进一步研究来提升对低AFB_1含量样品的预测精度。  相似文献   
3.
为验证电子鼻技术用于粮食真菌毒素污染快速检测的可行性,本研究利用Fox3000型电子鼻对受黄曲霉毒素侵染的糙米样品的挥发性物质进行了检测分析,建立了电子鼻响应信号与黄曲霉毒素水平的相关关系模型。结果显示,偏最小二乘判别分析(PLS-DA)法可较好区分不同黄曲霉毒素含量水平的糙米样品,模型的留一交互验证正确率高于80%。PLS回归分析显示电子鼻响应信号与糙米中黄曲霉毒素B_1、B_2、G_1、G_2及总量之间呈现较高相关性,其中对黄曲霉毒素B1的预测精度最高,预测相关系数和均方根误差分别达到0.808和127.3μg/kg。进一步,通过对电子鼻各气体传感器响应信号的载荷分析确定了各传感器贡献率的差异,结合气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术揭示了受黄曲霉毒素污染糙米样品的挥发性组分的变化主要体现在酮醛类、醇类、芳香烃类和烷烃类上。结果表明,利用电子鼻对糙米的黄曲霉毒素污染的快速检测具有一定可行性,为粮食真菌毒素污染的早期预警提供一种新思路和新方法。  相似文献   
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