基于随机森林方法的常见人体中农兽药及化学污染物暴露与高尿酸血症的关联性研究

目的 探索高尿酸血症（HUA）的影响因素，尤其是农兽药及化学污染物暴露与高尿酸血症的关联，分析机器学习方法对于农兽药及化学污染物暴露数据的分析效果。方法 根据2018—2019年在石家庄和杭州进行的“降低成年超重者营养相关慢性病风险的适宜身体活动量研究”，分别采用传统Logistic回归和随机森林（RF）建立基本人口学变量和农兽药及化学污染物暴露对HUA发病的预测模型。模型区分效果由ROC曲线下面积（AUC）进行评估。结果 RF结果显示，对HUA影响重要程度排名前5的因素依次为多西环素、4-氯苯氧乙酸酯、呋喃他酮、咪鲜胺和全氟癸酸浓度。RF模型的区分效果显著高于传统Logistic回归模型（AUC分别为0.934和0.735）。结论 多西环素、4-氯苯氧乙酸酯、呋喃他酮、咪鲜胺和全氟癸酸、饮酒史、居住地为杭州、甘油三酯≥2.26 mmol/L等可能是HUA的危险因素。RF模型适用于农兽药及化学污染物暴露数据的分析，且较常规Logistic回归模型对于鉴别HUA患者具有显著提升的区分能力。     

基于XGBoost方法的常见人体农兽药及化学污染物暴露与糖尿病的相关性研究

目的 基于Lasso变量筛选和XGBoost模型探讨人体农兽药及化学污染物暴露水平与糖尿病患病风险相关性。方法 2018—2019年,在中国石家庄和杭州进行的“降低成年超重者营养相关慢性病风险的适宜身体活动量研究”调查,选取86例糖尿病患者与410例非糖尿病患者样本并提取问卷调查中个人基本情况数据、体格测量、血生化数据和血清农兽药及化学污染物暴露浓度数据。采用Lasso筛选变量,再分别引入逻辑回归模型与XGBoost模型进行拟合,比较AUC评估拟合效果,并进行变量重要性排序。结果 Lasso筛选出2-乙基己基二苯基磷酸酯、全氟辛酸与全氟十一烷酸3种农兽药及化学污染物暴露与人群糖尿病患病有关,重要性排序为全氟辛酸>2-乙基己基二苯基磷酸酯>全氟十一烷酸,XGBoost模型（AUC=0.83）显著优于逻辑回归模型（AUC=0.64）(P<0.05)。结论 Lasso适用于糖尿病患病影响因素的筛选,且XGBoost模型具有较好的复杂数据拟合能力。2-乙基己基二苯基磷酸酯、全氟辛酸与全氟十一烷酸是人群糖尿病患病的重要影响因素。     

基于机器学习方法的人体农兽药及化学污染物暴露与高血压的相关性研究

目的 基于不同的机器学习方法探究石家庄与杭州成年居民体内农兽药及化学污染物暴露与高血压患病情况之间的关系。方法 采用2018—2019年在石家庄与杭州进行的“降低成年超重者营养相关慢性病风险的适宜身体活动量研究”调查数据,选择496名包含人口学资料、体格测量、常规血清检测和血清农兽药及化学污染物暴露信息的成年居民作为研究对象,在Lasso变量筛选后分别使用传统的逻辑回归模型与多种机器学习模型建立高血压的预测模型,利用ROC曲线下面积（AUC）评估模型效果。结果 Lasso变量筛选结果显示,农兽药及化学污染物暴露4-氯苯氧乙酸（4-CPA）、全氟辛酸（PFOA）、全氟己烷磺酸（PFHxS）和全氟辛烷磺酸（PFOS）与高血压具有显著的关联。机器学习模型中支持向量机模型预测效果最好（AUC=0.71）,优于传统的逻辑回归模型（AUC=0.57）。结论 农兽药及化学污染物暴露中4-CPA、PFOA、PFHxS和PFOS是高血压的重要危险因素,机器学习模型在流行病学影响因素研究中具有很好的适应性,在拟合非线性关系的数据时有一定的优势。     

甘油二酯对高胆固醇血症大鼠血脂及体成分的影响

采用高脂饲料建立大鼠高胆固醇血症模型,同时设正常组作对照,将高胆固醇血症大鼠按血清总胆固醇水平随机分成2组,即TAG组、甘油二酯(DAG)组,喂养30 d,研究各组大鼠血清中总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)含量变化及体成分变化、肝组织病理学特性等,以评价DAG对高胆固醇血症的作用。结果表明:DAG对高胆固醇血症大鼠的血脂具有一定的优化效果,具体表现为可以升高高胆固醇血症大鼠血清HDL-C,可明显减轻高胆固醇血症肝细胞脂肪变性。     

广州地区高胆固醇血症与膳食危险因素的病例对照研究

目的：探讨广州地区膳食因素在高胆固醇血症发病中的作用。方法：以1：1病例对照研究方法,于广州南方医院体检中心筛选高胆固醇血症患者200人为病例组,并选取同时期来该院体检的与相应病例年龄、性别、民族、学历配对的健康人群为对照组。结果：单因素分析显示,每日食用叶类蔬菜（OR=0．5,95％cI0．3,0．8）及豆类制品（OR=0．4,95％c10．2,0．9）可降低高胆固醇血症的发生。在调整体质指数的基础上,多因素Logistic回归分析表明,食用叶类蔬菜1-3次／d（OR=0．5,95％cI0．3,0．8）及每日食用豆类制品（OP=0．4,95％C10．2,0．9）为高胆固醇血症的保护因素。其余食物种类及饮料的摄入频率在两组间无显著差异。结论：叶类蔬菜、豆类及豆制品为高胆固醇血症的保护因素。     

基于主成分分析的说话人特征变换研究

论文主要研究主成分分析法在说话人识别系统的应用，首先介绍了高维说话人特征的相关情况，继而对说话人特征的主成分分析，通过实验证明，用主成分分析法，在保证不损失原始语音信息的前提下，可以将大量的数据信息简单化，这样使得说话人识别系统的实时性与可行性明显提高。     

广西樟树精油的主成分分析及其化学型的研究

通过对64份广西不同产地樟树枝叶精油样品的主成分分析,提取出五个主成分评价原主要化学成分间的相关变化.第一主成分中主要起作用的是α-蒎烯和4-萜烯醇,第二主成分中主要起作用的是橙花叔醇和α-律草烯,第三主成分中主要起作用的是α-松油醇和桉叶油素,第四主成分中主要起作用的是樟脑和芳樟醇,第五主成分中主要起作用的是月桂烯.结合GC-MS分析结果,选取欧氏距离平方距离测度法和离差平方和的聚类方法对樟树精油主成分进行聚类分析,结果表明,当聚类水平为22时,将广西樟树分为五种化学类型:芳樟醇型、橙花叔醇型、桉叶油素型、樟脑型和蒎烯-萜烯醇型.其中芳樟醇型分布最广泛,芳樟醇含量占绝对优势.     

基于可见/近红外高光谱成像技术的番茄表面农药残留无损检测

以番茄为研究对象,应用可见/近红外高光谱成像技术对水果表面农药残留的无损检测研究。用蒸馏水将嘧霉胺农药稀释成1∶20,1∶100,1∶500 3个梯度,将不同浓度的溶液分别滴到60个洗净的番茄表面,形成3×3矩阵。放置在通风阴凉处12h后,应用高光谱系统(400~1 000nm)采集光谱图像信息。利用主成分分析法获得主成分图像(PC),并根据第二主成分图像(PC-2)的权重系数选取特征波长564,809,967nm。采用波段比(564nm/809nm)结合适当的图像处理方法对番茄表面的农药残留进行检测。高浓度(1∶20,1∶100)农药点检测率为100%,而低浓度(1∶500)农药点的检测率为0。结果表明,高光谱成像技术对高浓度农药残留具有较好的检测效果。     

广西樟树精油的主成分分析及其化学型的研究

通过对64份广西不同产地樟树枝叶精油样品的主成分分析,提取出五个主成分评价原主要化学成分间的相关变化。第一主成分中主要起作用的是α-蒎烯和4-萜烯醇,第二主成分中主要起作用的是橙花叔醇和α-葎草烯,第三主成分中主要起作用的是α-松油醇和桉叶油素,第四主成分中主要起作用的是樟脑和芳樟醇,第五主成分中主要起作用的是月桂烯。结合GC-MS分析结果,选取欧氏距离平方距离测度法和离差平方和的聚类方法对樟树精油主成分进行聚类分析,结果表明,当聚类水平为22时,将广西樟树分为五种化学类型:芳樟醇型、橙花叔醇型、桉叶油素型、樟脑型和蒎烯——萜烯醇型。其中芳樟醇型分布最广泛,芳樟醇含量占绝对优势。      

基于主成分分析法分析面絮与面条品质的关系

该试验以13种小麦粉为原料,将面絮分成7种不同的粒度,使用主成分分析法将7种面絮的含量转变成一个综合数值,探讨面絮分布与面条品质的关系,研究建立使用面絮评价面条的方法。研究结果表明:提取两个主成分,累计方差贡献达到92.42%;主成分分析模型结果与感官评价的色泽、表观状态、适口性、韧性评分都呈现显著负相关,相关系数分别为–0.572、–0.627、–0.671、–0.613;与感官评价总分呈极显著负相关,相关系数r=–0.723。得出面絮粒径(d<0.336、0.336⁰.75、0.750.75、0.75¹.5 mm)含量高有利于提高面条品质,面絮粒径(1.51.5 mm)含量高有利于提高面条品质,面絮粒径(1.5²、22、2³、33、3⁴、d>4 mm)的含量高不利于提高面条品质;主成分分析模型对于使用面絮评价面条品质有很好的效果,可以作为一种新的评价方法。     

食品中农兽药残留生物传感检测技术的研究进展

由农兽药残留所引发的食品安全问题已受到社会各界的广泛关注。生物传感器具有特异性好、检测快速,成本低等优势,在农兽药残留检测领域具有重要的应用价值。本文介绍了免疫传感器、适配传感器、酶传感器在食品中农兽药残留检测方面的应用,并对其未来的发展方向进行了展望。      

2015—2019年欧盟食品和饲料快速预警系统对华食品农兽药残留通报的数据分析

以2015年至2019年欧盟食品和饲料快速预警系统(rapid alert system for foodand feed, RASFF) 通报数据为基础, 对华通报的食品中农药兽药残留数据进行分析, 反映我国出口食品的质量安全状况。通过不同通报类型、通报国家、通报项目、采取措施等多维度数据对比进行了对华通报食品农兽药安全状况分析。结果显示农药残留依旧是制约我国农产品出口贸易的主要因素,不合格农药残留食品涉及的食品品种呈现出多元化的趋势,高剧毒农药的使用屡见不鲜。应通过制定完善的标准、治理种植养殖环境、强化监督管理等多措并举,降低出口贸易风险。     

进口粮谷中农药残留状况普查与分析

目的根据各进口国粮谷样品农药残留检出情况,确立进口粮谷中重点监测的农药残留品种和评估潜在的农药残留风险。方法采用修改的GB/T 19649-2006和GB/T 20770-2008方法,对粮谷主要进口口岸青岛、深圳和秦皇岛在2010~2014年期间进口的62例大豆、62例大麦和28例大米样品进行了690种农药残留检测,共获得104880个检测数据。结果来自6个进口国的62例大豆样品均未检出农药残留。来自3个进口国的62例大麦样品中,有8例样品检出5种农药,检出率12.9%;其中检出1种农药的样品占4.8%,检出2种农药的样品占6.5%,检出3种农药的样品占1.6%;检出的农药残留水平在10~1000μg/kg范围的占检出总数的85.7%,大于1000μg/kg占检出总数的14.3%。来自6个进口国的28例大米样品中,有5例样品检出5种农药,检出率17.9%;其中检出1种农药的样品占14.3%,检出2种农药的样品占3.6%;检出的农药残留水平低于10μg/kg占检出总数的50.0%,大于10μg/kg占检出总数的50.0%。大麦和大米样品中检出的农药品种为低毒农药的均占80%,检出的农药为中毒农药的均占20%。按照中国最大残留限量(MRL)标准衡量,只有1例大麦样品检出的溴氰菊酯超出标准要求;按照欧盟MRL标准衡量,4例大麦样品检出的杀螟硫磷超出标准要求;按照日本MRL标准衡量,没有样品检出超标农药。结论我国进口粮谷的农药残留检出率低于10%。农药残留水平处于安全水平。但同时也应当加强溴氰菊酯、杀螟硫磷、甲基嘧啶磷、毒死蜱、甲基毒死蜱、丙环唑、嘧菌酯、增效醚的检测,特别是溴氰菊酯和杀螟硫磷农药残留的监控,以保障消费者的食品安全。     

牛乳中有机磷农药残留分析方法

将农药残留的气相色谱测定方法开发应用于基质较为复杂的牛乳中，应用丙酮、乙腈（体积比1：4）的混合溶剂提取，离心，收集并浓缩处理样品。此方法的检出限在0．006mg／kg到0．17mg／kg的范围内。牛奶中加标有0．2×10^-6,0．4×10^-6,0．6×10^-6mg／kg三个浓度水平，回收率为87．86％～113．77％；标准偏差〈7％。可以应用此方法监控牛乳样品中有机磷农药残留情况。     

保定辖区草莓制品农药残留研究分析

目的通过统计保定辖区草莓制品中各类农药检出情况,了解保定辖区草莓制品中农药残留污染现状,探讨污染原因,为监督管理提供依据。方法采用GB/T 5009.146-2008《植物性食品中有机氯和拟除虫菊酯类农药多种残留量的测定》和GB/T 19648-2006《水果和蔬菜中500种农药及相关化学品残留量的测定气相色谱-质谱法》,测定草莓制品中5种农药残留。结果 2011~2013年草莓制品中农药残留检出率13.99%。随着政府各项监督管理措施的落实,检出率呈下降趋势,由2011年16.20%下降至2013年8.54%。结论应继续加强监督管理,为产品质量提供保障。     

气相色谱法在农药残留分析中的应用

固相萃取是目前常用的一种样品预处理方法, 它具有高效、快速、方便和高选择性等特点.气相色谱是农药和药物残留分析中应用最多的分析检测方法,固相萃取和气相色谱的联用实现了样品前处理及分离分析的优化组合.综述了固相萃取和气相色谱联用技术在农药残留分析中的应用.     

QuEChERS结合液相色谱串联质谱法同时测定鸡蛋中氟虫腈与氯霉素等7种农兽药残留

目的建立液相色谱-串联质谱法测定鸡蛋中氟虫腈与氯霉素等7种农兽药残留的分析方法。方法样品经乙腈提取,QuEChERS法进一步净化,离心后取上清液用氮气吹至近干,残渣用初始流动相溶解。用5 mmol/L乙酸铵溶液和乙腈作为流动相进行梯度洗脱,Poroshell 120 EC-C_(18)色谱柱进行色谱分离,使用电子喷雾离子源(electron spray ionization,ESI-)和选择反应监测(selected reaction monitoring,SRM)模式测定,初始流动相配制标准曲线,外标法定量。结果本方法在8 min内完成7种目标化合物的分离分析。7种农兽药在1～50μg/L范围内具有较好的线性关系,相关系数均r~2大于0.996。回收率在82.7%～117.8%之间,相对标准偏差小于9.9%(n=6)。结论该方法样品前处理简单、效率高、灵敏、可靠、适用测定鸡蛋中氟虫腈与氯霉素等7种农兽药残留。