茚三酮法测定蜂蜜及果葡糖浆中的氨基酸含量

蜂蜜是以葡萄糖和果糖为主要成分的天然保健品。果葡糖浆具有和蜂蜜相似的糖类成分,依据糖含量及感官指标很难区别蜂蜜和果葡糖浆。本文根据蜂蜜及果葡糖浆中的氨基酸含量差异,采用茚三酮显色法检测5种蜂蜜、13种果葡糖浆及蜂蜜与果葡糖浆混合物的氨基酸含量,建立快速评价蜂蜜品质的新方法。测定结果表明,茚三酮法测定氨基酸含量具有良好的线性(R2=0.9992),准确性(回收率96.3%～101.1%)和重复性(标准偏差0.8%～5.8%)。5种蜂蜜中氨基酸含量均高于200μg/g,而13种果葡糖浆中氨基酸的含量介于10.1～47.8μg/g之间;蜂蜜和果葡糖浆混合物中氨基酸含量随果葡糖浆掺入量的增加而线性减少,这说明可通过茚三酮法检测蜂蜜中的氨基酸含量,实现蜂蜜品质的快速评价。     

高效液相色谱法检测蜂蜜中高果糖浆掺假

研究了蜂蜜中掺入高果糖浆(HFS)的高效液相色谱检测方法。HPLC法根据蜂蜜和HFS中的高寡糖不同,经活性炭-硅藻土层析柱分离、浓缩后,通过反相高效液相色谱法,以示差折光检测器进行分析检测,同时与AOAC的薄层层析色谱法(TLC)所得结果进行比较。此法检测灵敏度高,可检测2．5%的HFS掺假;对同一种HFS掺入量在2．5%—30%,呈良好线性关系;添加10%HFS的CV%为5．3%。重复性好,并且步骤简便,快速。     

糖浆添加对枣花蜂蜜流变学行为的影响

评估不同糖浆(果葡糖浆、麦芽糖浆)添加对枣花蜂蜜流变学的影响。真实枣花蜂蜜和低比例掺杂糖浆的蜂蜜都近似表现为牛顿流体,随着果葡糖浆比例增加,蜂蜜的黏度呈下降趋势,而随着麦芽糖浆比例增加,蜂蜜的黏度呈上升趋势。在25℃, 50%以下糖浆浓度范围内,糖浆添加量与蜂蜜黏度呈一定线性关系。不同糖浆含量的蜂蜜的温度-黏度曲线在15～40℃区间有明显差异,且都符合Arrhenius模型。结果表明,蜂蜜流变学特性研究将为蜂蜜中植物糖浆的定性及定量研究提供十分有价值的参考依据。     

杏酱生产果葡糖浆工艺研究

利用杏酱为原料生产果葡糖浆。以杏酱澄清汁透光率为指标,探讨了杏酱经过稀释、离心、酶解澄清等工艺处理后杏酱澄清汁品质的变化,再以超滤、树脂净化、浓缩工艺处理,使之达到果葡糖浆的指标要求。通过以上实验确定了固形物含量30%～32%的原酱加2倍水稀释混匀,反应温度55℃时,PectimexCL酶对杏酱澄清汁透光率影响较大,酶用量60mL/m3、酶解时间2h,大孔树脂上样速度1.5BV/h,最大上样量7.0BV等相关参数。结果表明,该工艺生产的果葡糖浆总糖含量在70%±2%范围内,无色透明,收率在90.4%～93.1%之间,符合国标要求。      

温度和淀粉对果葡糖浆及蜂蜜电导率的影响

通过电导率仪检测温度和淀粉对果葡糖浆及蜂蜜电导率的变化情况。结果表明:不同品种蜂蜜的电导率不一样,但均随着温度的升高而增大,其变化趋势符合指数曲线;果葡糖浆的电导率随着温度升高和淀粉添加量增大而升高;向蜂蜜中添加淀粉后,其电导率也随着温度升高增加。掺入不同量淀粉后果葡糖浆和蜂蜜的电导率随温度变化也符合指数曲线关系。     

基于电子鼻技术鉴别蜂蜜掺入果葡糖水的研究

采用电子鼻对掺假蜂蜜样品进行分析,对所获得的数据进行主成分分析和偏最小二乘回归分析,对掺假蜂蜜样品建立了偏最小二乘回归分析预测模型。结果表明:电子鼻响应信号和果葡糖水掺入比例之间有很好的相关性(决定系数R2为0.980 3),偏最小二乘回归分析模型预测误差均≤8%(掺入比例20%~70%)。试验证明当果葡糖水掺入比例较高时,电子鼻可用于掺假蜂蜜的识别。     

电子舌快速检测食用植物油掺伪

目的应用法国Alpha M.O.S公司生产的传感器型味觉电子舌系统对3组不同程度掺伪的食用植物油进行掺伪检测。方法选取6种不同类型植物油,用20%的乙醇浸泡后超声,静置隔夜,将油脂中的味觉信息提取出来,由电子舌自动进样系统采集原始数据,所得样品数据用主成分分析法、判别因子法进行分析。结果 2种方法均能较好地检测区分不同的食用植物油样品,大部分的指纹分辨指数高于95分。此方法可以区分不同榨取工艺或不同产地的同种类油脂,可鉴别的掺伪检测限为0.1%。结论本实验鉴别精确度远大于常规的油脂检测方法,且具有较高的灵敏度,能够快速有效地鉴别不同种类食用植物油并区分不同掺杂比例的油脂样品。     

砷含量测定在蜂蜜掺假鉴别中的应用

目的建立一种通过检测蜂蜜中砷的含量来鉴别大米糖浆掺假的方法。方法检测并比较大量不同来源的大米糖浆和纯正蜂蜜中砷的含量,同时优化了蜂蜜中砷的检测方法,样品以硝酸-微波消解,电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)测定,内标法定量。结果在0~5.0μg/L范围内线性良好,定量限为10μg/kg,10、15和30μg/kg的添加水平的回收率均在83.7%~109.6%之间,相对标准偏差小于5.9%,并确定了蜂蜜中大米糖浆的阳性判定限,砷含量在15μg/kg以上的蜂蜜为大米糖浆掺假蜂蜜。结论该方法前处理简单,结果准确度和精密度高,纯蜂蜜和大米糖浆的中砷的含量差别明显,可用于蜂蜜中大米糖浆的掺假鉴别。     

电子舌在鲜榨橙汁掺假识别中的应用研究

在鲜榨橙汁中分别添加不同比例的橙汁饮料,采用电子舌检测技术对其口味进行识别,对传感器所获得的响应信号进行主成分分析(PCA)、辨别因子分析(DFA)和偏最小二乘回归分析(PLS)。与PCA相比,DFA对样品的区分效果更好,随着掺假比例的增加,样品分布呈现一定的规律性;PLS分析法显示:橙汁饮料的不同掺入比例与电子舌响应信号有较好的相关性,相关系数为0.963 8;PLS模型预测误差值在1.85%~2.20%。证明电子舌技术能够有效的用于鲜榨橙汁掺假的鉴别。     

电子舌技术在橄榄油检测中应用研究进展

电子舌技术在橄榄油定性、定量检测应用中有了很大进展。综述了电子舌传感器类型以及电子舌在橄榄油检测中的主要应用,包括橄榄油理化性质与感官评价、橄榄品种、源产地鉴别与掺假识别、生物活性成分预测等,并对上述技术、方法、应用进行了归纳,最后对电子舌技术在橄榄油检测中存在的问题进行分析,并对电子舌技术在橄榄油检测中的研究方向进行了展望。     

Identification of monofloral honey using voltammetric electronic tongue

Quality assessment of honey is often related to its floral origin which is a complex task to evaluate. Traditional technique of floral assessment is made by melissopalynological method. However, this method is quite time consuming and also often operator dependent. Thus, the fallout is a large range of error in interpretation of the result and hence there is considerable demand for instrumental methods to assess the identification of pollen in honey. In this pursuit, an electronic tongue based on cyclic voltammetry is developed to discriminate honey samples based on their floral types and is described in this paper. The technique has been investigated using platinum as the working electrode and the resultant current from the potentiostat has been considered for data analysis. The use of principal component analysis (PCA) and linear discriminate analysis (LDA) proves to be useful in clustering honey samples. Finally, classification performances are investigated using back-propagation multilayer perceptron (BP-MLP) and radial basis function (RBF) neural network models for identification of different floral origin of honey.     

蜂蜜的真实性鉴别方法研究进展

蜂蜜作为一种营养物质,有许多健康益处,例如调节免疫力和肠道微生物、抗菌、抗炎、抗氧化等。基于蜂蜜的营养价值和药用价值,蜂蜜需求的增长速度似乎快于产品的生产速度。因此,为了获取更高的利益可能会出现掺假蜂蜜。蜂蜜通常被掺入各种糖浆或被混淆植物和地理来源,传统方法很难对各种蜂蜜进行检测。最近,国际养蜂联合会建议蜂蜜应能追溯到蜂农、蜜源植物,以及蜂场的地理位置,并推荐了更先进的方法,如核磁共振和高效液相高分辨质谱法等来检测多种掺杂模式和蜂蜜植物来源和地理来源。本文综述了近年来蜂蜜真实性鉴别的新方法,包括光谱法、色谱法、核磁共振法、同位素比质谱法、电化学法、脱氧核糖核酸技术和酶活性方法,旨在为蜂蜜鉴定提供参考。     

基于电子舌技术的饮料评价

介绍了电子舌的组成和工作原理,着重阐述了其在饮料的种类区分、真伪辨别、质量分级和品质评价等领域的应用现状与发展趋势,并指出了这些信息新技术实现过程中所需要解决的问题。电子舌技术简单快速、成本低廉,作为一种新型的现代化智能感官仪器,能够对饮料生产过程进行监控,在饮料质量的评价中具有巨大潜力。     

基于电子舌的掺假羊奶快速定量预测模型

为实现对掺假羊奶的快速、客观辨别,模仿人体味觉感知机理研制了一套便携式电子舌检测系统,并建立了一种能够快速鉴别掺假羊奶的新方法。系统检测时,首先对样本溶液进行大幅脉冲扫描,用以获取掺假羊奶的"指纹"信息,然后利用离散小波变换(discrete wavelet transform,DWT)对"指纹"数据中的特征信息进行提取,最后在此基础上,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对不同掺假比例的羊奶进行定性辨别。采用粒子群优化极限学习机(Particle swarm optimization extreme learning machine,PSO-ELM)对不同掺假比例的羊奶进行了定量预测。通过试验数据得出,PCA对6种不同掺假比例的羊奶区分达到100%,区分效果好。PSO-ELM羊奶纯度预测模型拟合曲线非常接近实测值曲线,因此采用PSO-ELM方法建立掺假羊奶纯度定量预测模型具有较高的预测精度。