开放式创新实践教学体系构建

紧抓地方高校转型发展新机遇,构建开放式创新实践教学体系。本文以许昌学院食品科学与工程专业为例,遵循人才培养规律和专业教育规律,以能力递进式培养方式,构建"课程实验和课程设计、生产实践、创新和创业训练"三层次的实践教学体系,实现"专业基础能力—专业应用技能—专业技术创新"的培养目标。     

免疫法在食品黄曲霉毒素检测中的应用

黄曲霉毒素(AFs)是黄曲霉和寄生曲霉产生的次生代谢产物,广泛存在于各类变质食物中,其性质稳定、毒性高、易致癌,可导致家畜和人类患病,严重危害动物和消费者健康。在不当的储藏条件下,食品容易受霉菌感染而产生AFs。准确、快速的AFs检测方法对保障食品安全,保护消费者安全至关重要。免疫法具有特异性强、灵敏度高、安全可靠等优点,成为极具竞争力的检测技术之一。本文综述近年来基于免疫法的AFs快速检测技术研究进展,主要包括比色法、荧光法、免疫层析法、电化学法、石英晶体微天平法和微悬臂梁法的基本原理、检测效果、国内外研究情况和存在的问题,为免疫法在AFs检测方法的开发和应用提供参考,为发展新思路提供策略和依据。     

基于iPLS原理最优化信息区间的桃糖度组合权重PLS模型研究

采用反向区间偏最小二乘法和组合区间偏最小二乘法优化桃糖度可见/近红外光谱的信息区间组合,在选择的信息区间的基础上建立了一种线性组合权重PLS模型.对近红外光谱进行二阶导数处理、卷积平滑校正后,发现在区间分割数为15时筛选结果最优,BiPLS所选择的信息区间为742~770nm和 862~920nm,SiPLS所选择的信息区间为742~770nm、832~860nm和892~920nm.直接组合信息区间BiPLS和SiPLS模型的RMSEP值分别为0.386和0.308,线性组合权重PLS模型的RMSEP值分别为0.351和0.364.结果说明在近红外定量分析中线性组合权重模型的建立克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题.     

红曲米中桔霉素、淀粉、水分含量的快速测定

采用近红外光谱技术构建红曲米中桔霉素、淀粉、水分含量的快速测定预测模型。分别采用偏最小二乘回归(PLS)、主成分回归(PCR)、多元线性回归(SMLR)构建所测组分的数学模型,以相关系数(R)、预测相对分析偏差(RPD)、预测均方根误差(RMSEP)、校正均方根误差(RMSEC)值来评价模型的综合性能。结果表明,MSC、SNV方法可以消除样品颗粒不均对光谱的散射影响;导数处理能够消除基线漂移问题;对于水分含量,只有PLS和PCR模型可用于较准确定量测定(RPD=2.45和2.81);对于淀粉,只有SMLR模型可用于较准确定量测定(RPD=2.58);对于桔霉素,3种模型的RPD值均小于2,虽然不能用于准确定量测定,但能满足定性分析或分级。为红曲米生产过程中桔霉素、淀粉、水分含量的快速检测提供新的方法,为红曲米质量的智能化控制提供新的途径。     

拉曼光谱法快速检测猪肉脯中的掺伪鸡肉

目的 肉脯掺假制假事件层出不穷,严重损害消费者权益,为了快速无损的检测肉脯掺假的质量安全问题,建立拉曼光谱技术快速、准确、无损的检测猪肉脯样品中是否掺假鸡肉。方法 试验制备33份猪肉中掺入不同比例鸡肉的肉脯样品,采集拉曼光谱数据,分别采用标准正态变换、多元散射校正、卷积平滑、归一化、一阶导数等5种不同预处理方法,对原始光谱数据进行预处理,采用连续投影算法、竞争性自适应重加权算法及随机蛙跳算法对光谱数据进行特征波长筛选,建立偏最小二乘法(partial least squares,PLS)模型对猪肉脯进行定性定量判别。结果 拉曼光谱数据经过多元散射校正处理的效果最佳,竞争性自适应重加权算法竞筛选效果更佳,构建猪肉脯中猪肉含量(%)的PLS定量模型,其预测集相关系数(Rp₂⁾和预测均方根误差分别为0.9762、7.2998。建立的PLS判别模型的校正集和预测集总判别正确率分别为100%和98.33%。拉曼光谱分析技术可有效鉴别猪肉脯是否掺伪及其猪肉含量的比例,为肉脯掺假的快速准确地无损检测提供技术支持。结论 拉曼光谱分析技术可有效用于定性鉴别猪肉脯是否掺伪及定量分析猪肉肉脯中掺入鸡肉的比例,为肉脯掺假的快速无破坏性检测的应用提供支持。     

食品中N-亚硝胺检测方法研究进展

环境中广泛存在的N-亚硝胺对于人和动物具有潜在的高致癌风险。含亚硝酸盐的食品在加工过程中容易产生N-亚硝胺,对人体健康存在严重的威胁。准确分析食品中N-亚硝胺含量能有效评价食品安全风险,有利于保障消费者的安全。本文综述了食品中N-亚硝胺化合物的形成机制,并重点探讨常用检测方法,包括气相色谱法、气相色谱-质谱联用法、气相色谱-热能分析仪法、高效液相色谱-质谱联用法、胶束电动毛细管色谱法、电化学法以及其他方法。探讨这些检测方法的优缺点,对各方法进行对比和总结,并展望未来检测方法发展趋势。     

基于近红外光谱技术检测红曲米中的红曲色素

采用近红外光谱技术结合化学计量学方法构建红曲米中红曲橙色素、红曲红色素、红曲黄色素的预测模型。分别采用多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)、主成分回归(PCR)构建所有色素组分的数学模型,以相关系数(R)、校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)、预测相对分析偏差(RPD)值来评价模型的综合性能。结果显示,MSC、SNV方法能够消除红曲米粉颗粒不均对光谱的散射影响;导数处理消除了基线漂移;对于红曲橙色素、红曲黄色素、红曲红色素三种模型均具有良好的稳定性;利用三种模型对未知红曲样品预测时,预测结果具有较高的线性,预测性能较好(RPD=2.86~5.39),可用于准确定量预测。结果表明近红外光谱技术可用于红曲色素的快速无损测定,为红曲米质量的智能化控制提供了新的途径。     

不同有机酸体系中紫薯花色苷热降解稳定性研究

研究了紫薯花色苷在乳酸、酒石酸、苹果酸、乙酸、柠檬酸体系中的热降解稳定性,通过建立紫薯花色苷热降解动力学模型,分析紫薯花色苷在不同有机酸体系中的热降解速率常数k、半衰期t1/2及热降解活化能Ea,为提高紫薯花色苷的稳定性提供实验参考和理论依据。结果表明:紫薯花色苷的热降解符合一级反应动力学模型,随着温度的升高,紫薯花色苷降解速率明显加快;在有机酸体系中,紫薯花色苷的热降解活化能Ea及半衰期t1/2较空白组均有所提高,即稳定性增强。有机酸辅色后Ea值分别提高了35.71%(酒石酸)、32.06%(乳酸)、20.61%(苹果酸)、12.60%(乙酸)、45.31%(柠檬酸)。其中柠檬酸、酒石酸、乳酸的作用效果较好,可考虑作为辅色剂。     

食品中丙烯酰胺检测方法研究进展

丙烯酰胺(Acrylamide,AA)作为小分子有机化合物具有神经毒性、遗传毒性和致癌性,是一种潜在的致癌物。富含碳水化合物的食品在高温加工过程中容易产生AA,对人体健康存在潜在的威胁。准确分析食品中AA含量能有效评价食品安全风险,有利于保障消费者的安全。因此,准确检测食品中AA的方法至关重要,成为食品安全领域的研究热点。本文总结了近年来食品中AA的主要检测方法以及相应的研究进展,包括传统的液相/气相色谱法、光谱法、毛细管电泳法,以及新型的酶联免疫法、电化学/荧光生物传感器法,并对这些方法进行对比和总结,为AA检测方法发展提供新思路和依据。     

苹果贮藏中水心消失速率的研究

利用可见-近红外光谱和X射线成像技术研究了水心苹果贮藏中水心消失速率。采用PLSDA和平均灰度值法对水心判别,研究120水心苹果贮藏中的光谱及灰度图像的变化规律。结果表明：PLSDA和平均灰度值法对水心判别,判别正确率分别为96.7%和97.43%;水心消失速率在贮藏前期高于贮藏后期;水心苹果平均光谱峰面积与贮藏时间拟合方程为：y=-0.0002x^3＋0.0733x^2-7.405x＋342.06;该实验条件下,近红外平均能量谱峰面积和X射线图像平均灰度值的贮藏临界值分别为110.21,143.91。实验结果表明可见-近红外能量光谱和X射线成像技术可以快速、无损、准确鉴别苹果水心及检测贮藏变化规律。