煎炸猪油掺杂比例对猪油低场核磁共振弛豫特性及脂肪酸组成的影响

研究不同比例煎炸猪油掺入食用猪油样品的低场核磁共振（low field-nuclear magnetic resonance,LF-NMR）弛豫特性及脂肪酸组成,并分析了二者间的相关性。结果表明：随着煎炸猪油掺杂比例的增加,猪油样品的T21峰起始时间显著减小（P＜0.05）、峰面积比例S21和S22/S23线性增加（R2＞0.968 1）,S22的增长规律符合二项式关系（R2=0.988 6）,峰面积比例S23、单组分弛豫时间T2W、不饱和脂肪酸C18∶1＋C18∶2的含量及不饱和脂肪酸含量/饱和脂肪酸含量（相对不饱和度）均线性降低（R2＞0.956 2）,而T22峰起始时间呈阶梯下降趋势,T23峰起始时间与掺杂比例间的规律性不明显。此外,样品的棕榈油酸C16∶1、棕榈酸C16∶0、亚油酸C18∶2、硬脂酸C18∶0、C18∶1+C18∶2含量及相对不饱和度与LF-NMR弛豫特性S21、T21、S22、T23、T2W存在良好的相关性（R2为0.942～0.995）。研究表明可通过样品的LF-NMR弛豫特性有效反映脂肪酸组成和含量的变化,并对煎炸猪油掺杂比例进行预测。     

化学计量法结合气相色谱鉴别米糠油掺伪菜籽油

为研究米糠油掺伪菜籽油的快速定性定量检测方法,采用毛细管气相色谱法测定掺伪不同比例菜籽油的米糠油脂肪酸含量,将C14∶0、C16∶0、C16∶1、C17∶0、C18∶0、C18∶1、C18∶2、C18∶3、C20∶0、C20∶1、C22∶1含量作为变量,通过聚类分析和判别分析对掺伪油样进行定性分析,采用一元线性法与指纹图谱相似度法对掺伪油样进行定量分析。结果表明:米糠油掺伪菜籽油2%以上,聚类分析和判别分析均能正确进行辨别;特征脂肪酸一元线性模型为YC22∶1=0.158 2X+0.350 7(R2=0.991 0),检出限为2%;利用向量夹角余弦法计算纯米糠油与掺伪米糠油的相似度,建立的掺伪量与相似度的线性模型为Y=-23.62X3-8.380 6X2-6.138 3X+100.12(R2=0.999 4)。     

利用近红外光谱和偏最小二乘回归法预测脂肪酸组成

采集了30种植物油样品在10000~55 00 cm-1范围内的近红外透射光谱,将所有样品作为校正集,随机抽取10种样品作为预测集,以气相色谱方法测得植物油中主要成分油酸、亚油酸、棕榈酸、硬脂酸的含量为参考值,应用偏最小二乘回归法建立了基于近红外光谱的测定植物油主要成分含量的校正模型。四种成分校正模型的交叉验证误差均方根为0.281 1%~1.496 4%,预测误差均方根为1.080 8%~18.063 0%,校正集的预测值与实测值的相关系数均大于0.99,预测集中除了棕榈酸的预测值与实测值的相关系数为0.817 9,其余均大于0.9。     

基于特征脂肪酸变化对花生油掺伪快速鉴别方法研究

该实验采用近红外光谱与气相色谱相结合，通过对特征脂肪酸的含量变化，开展快速鉴别花生油掺伪的研究。以花生油中掺入不同比例菜籽油、棉籽油及大豆油作为掺伪样品，气相色谱法测得掺伪油样棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸和花生酸5种特征脂肪酸含量，使用近红外光谱测定其R—H基团在1 170、1 205、1 395、1 415 nm特征峰波长的变化，利用Unscrambler 10.4软件通过偏最小二乘判别法对脂肪酸含量与近红外光谱图峰位相拟合，建立一元回归线性方程。结果表明，掺伪花生油5种特征脂肪酸均有响应，棕榈酸对应的近红外光谱模型较好，校正集相关系数为0.997,校正均方根误差为0.014、交叉验证均方根误差为0.018。通过多种花生油进行验证，预测模型准确，对快速无损检测花生油具有重要意义。     

常见食用植物油中特征性脂肪酸的检测及鉴别

目的分析常见市售植物油中特征性脂肪酸构成及含量范围,并探讨在此基础上如何综合利用上述指标对常见植物油进行定性鉴别。方法从6个城市采集9个品种125份样品,每种两个批次。按照GB/T 22223—2008方法测定46种脂肪酸,分析植物油中的特征脂肪酸及其构成。结果菜籽油中的特征脂肪酸为芥酸;花生油中为C20∶0、C24∶0和C22∶0脂肪酸;茶油中的油酸含量高达75.45 g/100 g,是其特征脂肪酸;亚麻籽油的特征脂肪酸为α-亚麻酸;葵花籽油的特征脂肪酸为亚油酸;稻米油中棕榈酸含量范围为15.13～16.37 g/100 g,可以此作为其特征进行鉴别;大豆油中n6/n3比值最接近中国营养学会推荐比值;芝麻油中油酸和亚油酸的总含量及棕榈酸和硬脂酸含量的组成特征比较稳定,可以此作为芝麻油的鉴别依据;玉米油中脂肪酸特征不明显。结论结合单体特征脂肪酸、脂肪酸构成以及n6/n3比值分析可达到常见植物油定性检测的目的。     

基于近红外光谱技术的白酒基酒中乳酸的快速检测

目的:研究现代近红外光谱技术快速检测白酒基酒中的乳酸含量。方法:采用高效液相色谱法测定基酒样品中乳酸的化学值,与近红外透射光谱相结合,建立白酒基酒中乳酸的定量检测模型。结果:最佳预处理方法为一阶导数+多元散射校正(MSC),最优波段谱为6102~5450 cm-1。对模型进行优化和检验,得到校正集样品的化学值与预测值的决定系数(R2)为0.9771,校正标准偏差(RMSECV)为0.1825;验证集的决定系数(R2)为0.9808,预测标准偏差(RMSEP)为0.1475。结论:近红外光谱法快速有效,所建模型具有很好的预测效果,模型的精密度和稳定性良好,为白酒生产中乳酸含量的检测提供方法指导。     

基于近红外光谱技术检测白酒基酒中乙醇含量的研究

为了快速测定白酒基酒中的乙醇含量,采用近红外光谱（NIRS）技术结合偏最小二乘法（PLS）处理白酒基酒近红外图谱,建 立白酒基酒中乙醇的定量分析模型。 结果表明：最佳预处理方法为减去一条直线法,最优波段谱为7 502～5 450 cm-1,主成分数为7。 校正集样品的化学值与预测值的决定系数（R2）为0.923 3,交互验证均方根误差（RMSECV）为0.89;对模型进行检验,得到验证集的 决定系数（R2）为0.954 8,预测均方根误差（RMSEP）为1.21。 结果显示近红外检测方法快速有效,所建模型具有很好的预测效果,模型 的精密度和稳定性良好。     

野生云南肉豆蔻种子形态变异与脂肪酸组成分析

以云南省景洪市基诺乡天然林中的云南肉豆蔻种子为材料,进行种子表型性状、含油率和脂肪酸组成分析。结果表明：这一居群内22株树的种长为34.73~45.89 mm,种宽为20.36~26.54 mm,单粒重为7.67~16.86 g,种仁含油率为6.37%~15.83%;通过GC及GC-MS分析,种仁油中共检测到14种常见脂肪酸,即十二烷酸（C12∶?0）、十三烷酸（C13∶?0）、十四烷酸（C14∶?0）、十五烷酸（C15∶?0）、十六碳烯酸（C16∶?1）、十六烷酸（C16∶?0）、十七烷酸（C17∶?0）、十八碳二烯酸（C18∶?2）、十八碳烯酸（C18∶?1）、十八烷酸（C18∶?0）、二十碳烯酸（C20∶?1）、二十烷酸（C20∶?0）、二十二烷酸（C22∶?0）、二十四烷酸（C24∶?0）,其中十八碳烯酸发现位置异构现象,即C18∶?1（9）和C18∶?1（11）。十四烷酸相对含量为53.58%~62.52%,均值为58.73%,是含量最高的脂肪酸。     

基于近红外建立荞麦营养成分快速检测模型

为探索一种快速、高效测定荞麦营养成分含量的方法,从内蒙古等地收集荞麦样品66份,采集样品近红外漫反射光谱图,并参照国标法测定样品水分、灰分、脂肪、蛋白质、淀粉含量,利用样品近红外光谱指纹结合化学计量学方法建立荞麦各营养成分的快速检测模型。结果,在10 000~4 000 cm-1波数范围内,分别对近红外光谱进行多元散射校正+一阶导数处理、一阶导数处理+标准正态变换及去趋势算法、无预处理、二阶导数+标准正态变换及去趋势算法,结合化学测定值建立的营养成分快速检测模型的校正和预测效果最佳;所建立的水分、灰分、脂肪、蛋白质、淀粉含量快速检测模型交叉验证决定系数R2分别为81.601 0%、94.086 2%、80.942 3%、99.897 5%、99.857 6%,外部验证决定系数R2分别为81.60%、94.09%、80.94%、99.97%、99.86%,且验证结果预测值及化学值差异不显著。建立的模型可以满足荞麦营养成分的快速检测。     

近红外光谱法快速检测婴儿配方奶粉中的脂肪酸含量

采用傅里叶近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)法建立了测定婴儿配方奶粉中的总脂肪酸、饱和脂肪酸和不饱和脂肪酸含量的近红外数学模型,并通过交互验证和外部检验两种方式考察了近红外数学模型的可靠性。通过选择不同的波长范围,采用平滑、矢量归一化、一阶求导、二阶求导和散射校正对近红外光谱进行处理,总脂肪酸、饱和脂肪酸和不饱和脂肪酸的校正模型相关系数(R2)分别为0.9337、0.9374、0.9020,RPD分别为3.63、3.65、2.90。结果表明近红外数学模型具有良好的预测性能。采用建立的模型对验证集中的20个婴儿配方奶粉样品进行预测,总脂肪酸含量、饱和脂肪酸和不饱和脂肪酸的预测值与化学测定值之间经配对t检验分析,与常规化学方法得到的检验结果无显著差异。     

基于近红外光谱的煎炸油极性组分定量分析模型构建

为了建立煎炸油中极性组分的快速检测方法,通过热处理和模拟煎炸方式,采集氧化程度不同的油样并用 国标法分析样品极性组分,采集样品近红外透射光谱,经光谱预处理,利用偏最小二乘法建立煎炸油极性组分定量 分析模型并对模型进行验证。结果表明：在波长范围为4 963～4 616、5 2 22～5 037 cm－1和5 688～5 499 cm－1,采 用一阶求导和Savitzky-Golay（7,5）平滑光谱处理,校正集相关系数为0.996 5,校正均方根差为1.84%,验证集R为 0.993 6,验证均方根差为1.92%,模型预测效果良好,利用近红外透射光谱测定煎炸油极性组分可行。     

食用油脂酸值近红外光谱特征波长优选

以近红外光谱快速检测大豆油脂酸值为目标,研究间隔偏最小二乘（interval partial least square,iPLS）结合遗传算法（genetic algorithm,GA）及连续投影算法（successive projection algorithm,SPA）的特征波长变量优选方法。制备不同酸值的大豆油脂样品100 个,并在4 000～12 000 cm－1范围内采集了油样的近红外透射光谱。首先用iPLS法从原始光谱中初步筛选出4 540～5 346 cm－1和6 807～7 004 cm－1组合特征波段,R2和预测均方根误差（rootmean square error of prediction,RMSEP）分别为0.978 9和0.064 3;然后分别用GA和SPA从特征光谱区域中筛选出与油脂酸值密切相关的特征波长变量,从GA和SPA 2 种选择结果中各选取前6 个波长点,以12 个特征波长变量建立PLS校正模型,其R2和RMSEP分别为0.985 9和0.045 1。研究表明,在油脂酸值近红外光谱分析中,采用iPLS-GASPA相结合的方法进行特征波长选择能有效去除冗余信息,降低模型复杂度,可为快速无损检测油脂酸值提供重要理论依据。     

近红外光谱技术快速测定鹅肉嫩度

目的：应用近红外光谱技术快速检测鹅肉的嫩度值。方法：采集完整鹅肉的近红外光谱（950～ 1 650 nm）,光谱经多种校正预处理后,再分别采用主成分回归和偏最小二乘法建立鹅肉嫩度的定量预测数学模 型。结果：采用5点移动窗口平滑处理结合偏最小二乘法所建立模型的预测效果最好,嫩度定量校正数学模型的模 型决定系数为0.908 0,内部交互验证均方根误差为113.618 6。用此模型对预测集20 个样品进行预测,预测值与实 测值的相关系数达到0.971 1,预测值平均偏差为21.673 g,预测值和实测值之间没有显著性差异（P＞0.05）。结 论：近红外光谱作为一种无损快速的检测方法,可用于评价鹅肉的嫩度。     

白酒基酒中醛类物质的傅里叶变换近红外光谱检测

乙醛和乙缩醛对白酒的香气起均衡协调的作用,对白酒的风格和品质有重大影响。本实验研究白酒基酒中乙醛、乙缩醛的快速检测方法,经过分析白酒基酒样品的近红外光谱图,并对其进行不同的预处理。结果表明：白酒基酒中的乙醛、乙缩醛对傅里叶变换近红外光谱有特异吸收,最佳预处理方法与最优波段分别为：一阶导数＋矢量归一化、一阶导数＋多元散射校正预处理光谱,谱区选择7 501.7～7 102.0 cm－1和6 101.7～5 446.0 cm－1（乙醛）、6 101.7～5 449.8 cm－1（乙缩醛）。乙醛和乙缩醛校正集样品的化学值与近红外的预测值的决定系数（R2）分别为0.963 4、0.942 9;校正标准偏差分别为0.50、0.83 mg/100 mL;进一步对乙醛、乙缩醛的模型进行验证和评价,乙醛和乙缩醛模型验证集的决定系数（R2）分别为0.975 0、0.918 6,预测标准偏差分别为0.80、1.0 mg/100 mL。结果表明乙醛和乙缩醛的快速检测模型效果很好,精密度较高、稳定性良好,能满足白酒生产中乙醛和乙缩醛的快速检测要求。     

近红外光谱法对鸡肉品种的快速无损鉴别

选取爱拔益加肉鸡（又名AA肉鸡）、京海黄鸡和狼山鸡鸡胸肉各40 个肉样,应用便携式近红外光谱仪在1 000～2 500 nm波长条件下分别对鸡肉肉块和肉糜进行光谱扫描,并测定肉样的颜色、蛋白质、脂肪和水分含量。各选择90 个肉样作为建模集,采用偏最小二乘判别分析法分别建立了鸡肉肉块和肉糜的品种鉴别模型。所建的两个模型对校正集和验证集样本的鉴别准确率均分别为100%和97.7%,对剩余预测集的各30 个肉样进行鉴别分析的鉴别准确率均为90%。     

应用脂肪酸甲酯快速筛选植物油中掺假地沟油

根据植物油和地沟油中脂肪酸酯存在方式的不同,建立植物油中地沟油掺假的快速筛选方法。植物油中脂肪酸是以甘油三酯的形式存在,地沟油中脂肪酸以脂肪酸甲酯的形式存在,利用气相色谱-质谱的全扫描模式,结合NIST 05标准谱库检索功能,对37 种脂肪酸甲酯进行测定。样品采用直接稀释-气相色谱-质谱全扫描分析脂肪酸甲酯,100 个植物油样品中均未检出脂肪酸甲酯;20 个地沟油样品中13 个检出肉豆蔻酸甲酯（C14∶0）、棕榈酸甲酯（C16∶0）和硬脂酸甲酯（C18∶0）等14 种脂肪酸甲酯,检出率为65%,且70%的检出脂肪酸甲酯的地沟油样品中脂肪酸甲酯种类多、含量较高。因此,若植物油样品脂肪酸甲酯种类多、含量高,则可判定为有地沟油掺假;若脂肪酸甲酯含量低或没有脂肪酸甲酯,则可以进一步用其他指标和方法进行检测,脂肪酸甲酯的检测方法可以作为地沟油掺假的快速粗筛方法。     

近红外光谱快速检测食用植物油中酸价

目的 建立基于近红外光谱快速测定食用植物油中酸价的分析方法。方法 采用冷溶剂指示剂滴定法检测371个食用植物油样品的酸价,并采集样品的近红外光谱。经过标准正态变换结合一阶导数对近红外光谱进行数据预处理,选用竞争性自适应重加权采样算法选取重要变量,建立食用植物油酸价的偏最小二乘回归模型。结果 蒙特卡洛交互验证结果显示,食用植物油酸价预测模型的验证集决定系数Q2为0.9983,交互检验的均方根误差(root mean square error of cross validation, RMSECV)为0.0461,模型预测的独立测试集的酸价与实测值相关系数为0.9834,预测效果良好。结论 本研究建立的食用植物油酸价近红外光谱快速检测方法能够满足检测要求,为评价或跟踪食用油品质提供快速无损的技术思路。     

应用近红外光谱技术快速测定葵花籽油的理化指标

应用傅里叶变换近红外光谱技术结合不同的定量分析方法建立葵花籽油4 种不同理化指标的快速预测模型。在用化学方法获得不同氧化程度葵花籽油的共轭二烯、共轭三烯、p-茴香胺值、总极性化合物的参照数据的基础上,比较不同光谱预处理方法及建模方法对预测效果的影响。结果表明,葵花籽油原始光谱不经处理、经Norris平滑和一阶导数处理或Norris平滑和二阶导数处理后应用偏最小二乘法可分别建立共轭二烯、共轭三烯、p-茴香胺值及总极性化合物的预测模型,建模决定系数均在0.98以上,交互验证均方根误差分别为1.37、0.38%、0.51、0.46,相对预测均方根误差分别为1.24、0.18%、0.40、0.16。说明利用近红外光谱技术结合化学计量法可实现不同氧化程度葵花籽油理化指标的快速、准确检测。     

Prediction of Rice Starch Quality Parameters by Near-Infrared Reflectance Spectroscopy

ABSTRACT: A rapid predictive method based on near-infrared spectroscopy (NIR), was developed to measure rice starch quality parameters. A calibration set of 100 samples and validation set of 62 samples of rice flour of Chinese genotypes was used. Results of partial least squares modeling indicated that NIR was reasonably accurate in predicting apparent amylose content (AAC) (standard error of prediction [SEP] = 1.39 percentage units, coefficient of determination [R²] = 0.91); pasting parameters of setback (SB) (SEP = 13.6 RVU, R²= 0.92), and breakdown (BD) (SEP = 10.2 RVU, R²= 0.88); and gelatinization peak temperature (T_p) (SEP = 1.33 °C, R²= 0.89). Gel consistency (GC), cool paste viscosity (CPV), gelatinization onset temperature (T_o), and textural properties of chewiness, hardness and gumminess, were modeled less well with R2 between 0.75 and 0.86. NIR analysis is sufficiently accurate for routine screening of large numbers of samples in early generation selection in rice breeding programs.     

基于紫外光谱的食用油酸值检测

为实现食用油酸值的快速准确检测,利用游离脂肪酸与邻苯二甲酰亚胺钾快速反应生成邻苯二甲酰亚胺以及邻苯二甲酰亚胺在紫外光谱290 nm波长处有特征吸收峰的原理,建立食用油酸值检测模型,不同酸值的验证样品及盲样对模型进行验证,并与滴定法进行比较分析。结果表明：模型预测酸值与滴定法所得酸值结果非常相近,决定系数（R2）均大于0.99,表明模型预测效果好且不受油脂种类的影响;模型预测酸值相对误差范围为0.22%～6.87%,相对标准偏差为1.34%,说明该模型具有较高的准确度和精确度。因此,利用紫外光谱对食用油酸值检测的方法是可行的。