基于化学计量学的四川不同产区浓香型原酒判别分析

为了实现四川不同产区浓香型原酒的快速鉴别和分类,以3个不同产区的浓香型原酒为试验对象,采用气相色谱法对样品的共有挥发性风味组分进行了精准定量研究,并结合聚类分析(HCA),主成分分析(PCA)及偏最小二乘判别分析(PLS-DA)等化学计量学手段对不同产区浓香型原酒进行了识别和分类.结果 表明:不同产地的浓香型原酒间部分...     

基于GC-MS结合化学计量学的浓香型白酒分类方法

为实现不同品牌浓香型白酒的快速分类和鉴别,该研究以6个不同品牌的浓香型白酒为研究对象,采用气相色谱-质谱法对样品的风味成分进行定性与定量研究,并结合聚类分析,主成分分析及偏最小二乘判别分析等化学计量学手段对白酒的品牌进行识别和分类.结果显示,不同品牌的浓香型白酒间风味物质的含量和数量均存在显著差异(P<0.05);聚类...     

电子鼻技术结合化学计量学快速鉴别掺假茶籽油

目的:建立茶籽油掺假的快速定性和定量检测方法。方法:采用电子鼻技术结合化学计量学,基于单因素方差分析筛选差异变量,通过主成分分析(PCA)和判别分析(DA)建立茶籽油掺假类型鉴别的定性模型;通过正交偏最小二乘法(OPLS)建立了茶籽油掺假类型和掺假度鉴别的定量模型。结果:模型的R²均高达0.98,RMSEE均低于0.005,RMSECV均低于0.01,具有较高性能指标。通过外部验证,DA模型对不同掺假类型的茶油样品定性识别率高达100%,OPLS模型具有良好的准确性。结论:电子鼻技术结合化学计量学能够实现茶籽油掺假的快速、无损鉴定。     

基于GC-MS结合化学计量学方法的蟠桃鲜果指纹图谱的构建及应用

利用SPME-GC-MS对蟠桃鲜果中挥发性成分进行分析,结合聚类分析(CA)优选9组样品,共筛选出15种共有挥发性成分作为蟠桃特征物质构建指纹图谱;通过精密度、重复性和稳定性实验及相似度分析对所建立的蟠桃指纹构建方法进行验证,结果表明通过CA所选不同批次的蟠桃样品较为一致,方法符合指纹图谱建立的要求。在此基础上,依据所建立的指纹信息,采用主成分(PCA)及偏最小二乘-判别分析(PLS)对蟠桃和不同品牌蟠桃汁进行对照研究,显示PCA和PLS基本能将蟠桃鲜果与不同品牌桃汁明显区分,结合PLS载荷分析,初步确定苯乙醇、乙醛、反式-2-己烯-1-醇、己醇、乙酸甲酯、乙酸丙酯可能是造成蟠桃与市售桃汁风味差异重要组分,可为蟠桃鲜果品质控制和系列风味产品的开发提供科学依据。     

紫外光谱结合化学计量学检测初榨橄榄油掺伪研究

以紫外光谱为技术手段,结合偏最小二乘法和BP人工神经网络2种化学计量学方法建立了初榨橄榄油/混合橄榄油二元掺伪体系的定量预测模型.试验结果表明,2种统计模型定量预测性能良好,偏最小二乘模型的训练集交叉验证均方根误差RMSEcv和预测集均方根误差RMSEP均达到0.011,预测值与真实值相关性达到0.996 2;BP人工神经网络迭代次数为61步,训练集拟合残差为9.684×10-5,网络预测值和真实值相关系数为0.998 3,对于5％以上掺伪比例的油样BP神经网络能够精确地预测.     

基于GC-MS结合化学计量学分析4种酱香型缺陷白酒挥发性成分差异

微生物生长异常或环境波动等复杂因素,导致白酒风味异常并进一步造成浪费,该问题一直困扰着生产。为了明晰缺陷白酒形成的物质,先采用感官评价法分析与验证正常及霉味、泥臭味、馊酸味、盐菜味4种缺陷白酒的风味特征,进一步采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱技术对酱香型缺陷白酒进行分析。结果表明,4种缺陷白酒酱香不足,果香、焦香和花香风格特征较弱,均带有异常气味特征。本文共检测出58种挥发性化合物,主要为酯类、醛酮类和芳香族化合物,整体而言,不同酒样的化合物种类基本相似,但相对含量差异明显。通过主成分分析可对5种酒样进行有效区分,偏最小二乘法判别模型分析表明,酒样中的变量重要性因子(VIP>1)主要是十四酸乙酯、丁酸庚酯、己酸丁酯等挥发性成分。本研究为解析缺陷白酒特征成分和提高白酒质量提供一定参考。     

基于ICP-MS结合化学计量学的不同品牌酱香型白酒鉴别方法

为实现不同品牌酱香型白酒的快速分类和鉴别,以4个不同品牌(仙谭、羽丰、普照、红军杯)的酱香型白酒为研究对象,采用电感耦合等离子体质谱法测定了52个白酒样品中的16种元素含量.通过对结果进行z-score标准化,消除各元素间量纲差异,再对其进行主成分分析、聚类分析及偏最小二乘判别分析.结果表明,不同品牌的酱香型白酒间16...     

化学计量学——光度法在食品多组份分析中的应用评述

本文对化学计量学光度法在食品多组分分析中的应用进行了评述,并简要介绍和讨论了多元线性回归、因子分析法、主成分回归、偏最小二乘法、卡尔曼滤波、人工神经网络及其在食品分析中的应用。引用文献90篇。     

核磁共振氢谱结合化学计量学快速检测掺假茶油

摘 要：以纯茶油和掺假茶油（掺入大豆油、玉米油）作为核磁共振氢谱检测对象,结合化学计量学方法分析处理核磁数据,建立一种能快速预测茶油掺假的方法。结果表明：纯茶油和掺假茶油在主成分分析得分图上有较好地区分,且掺假样品随掺假比例在图中呈规律性分布,但少部分低体积分数的掺假油与纯茶油重叠。而采用偏最小二乘判别（partial least squares discriminant analysis,PLS-DA）法可以得到更好的分离效果,在该模型中,纯茶油的判别准确率为100%。进一步采用PLS可实现对茶油掺假水平的准确定量测定。该方法可简单、快速地用于茶油的掺假鉴别,在茶油品质控制及评价方面具有很大的应用潜力。     

多元统计分析在小麦粉产地溯源中的应用

目的筛选小麦粉产地溯源特征元素,为深入挖掘食品安全风险监测数据,开发成熟有效的食品溯源技术积累基础。方法采用电感耦合等离子体质谱法测定河北省、新疆维吾尔自治区和江苏省共计173份小麦粉样品中的10种无机元素含量,利用主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)建立模式识别模型,考察建模效果。结果 PCA模型可以将新疆维吾尔自治区样品与其他两省实现分离;PLS-DA可以实现3个地区样品的分离;河北省和新疆维吾尔自治区、江苏省和新疆维吾尔自治区均在OPLSDA模型中得到良好分离。结论利用PCA、PLS-DA和OPLS-DA三种多元统计分析方法对河北省、新疆维吾尔自治区和江苏省3个地区小麦粉中10种无机元素进行分析,筛选出铜(Cu)、铁(Fe)和砷(As)三个特征元素,这些特征元素有望被应用于小麦粉产地溯源。     

鲫鱼新鲜度近红外定量预测模型的建立

为实现鲫鱼新鲜度的快速测定,本文基于近红外漫反射光谱定量分析技术和化学计量学方法,采集了144个鲫鱼鱼肉样品在1000~1799 nm范围内的光谱数据,测定了鲫鱼样品的p H、TVB-N含量、TBA含量和K值四种新鲜度指标;在确定近红外光谱数据最佳预处理方法和适宜波段的基础上,分别采用偏最小二乘法、主成分分析和BP人工神经网络技术、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立了鲫鱼新鲜度定量预测模型。结果表明,鲫鱼样品四种指标数据范围均较大,可满足建模要求。以p H为鲜度指标时,采用偏最小二乘法和BP人工神经网络技术建立的模型最好,其定标相关系数为0.9945;以TVB-N、TBA和K值为鲜度指标时,采用偏最小二乘法建立的模型最好,其定标相关系数分别为0.9857、0.9985和0.9952。建立的四种鲜度指标定量模型均具有较好的预测能力。     

壳聚糖及其在果蔬保鲜中的应用研究概述

壳聚糖系从虾、蟹、昆虫等外壳及菌、藻类的细胞壁中提取的天然高分子化合物 ,具有良好的成膜性 ,可广泛用于各类果蔬的保鲜。在室温条件下 ,可使芒果、黄瓜、西红柿、香蕉、青椒等保鲜 10天以上。壳聚糖使用方法简便 ,是一种安全、高效、价廉的保鲜剂     

果蔬采后成熟衰老酶与保护酶类系统的研究进展

在果蔬成熟衰老过程中1-氨基环丙烷-1羧酸（ACC）、1-氨基环丙烷-1羧酸氧化酶（ACO）、脂肪氧合酶（LOX）等酶对果蔬衰老起关键作用,而超氧化物岐化酶（SOD）、过氧化物酶（POD）、过氧化氢酶（CAT）等抗氧化酶与果蔬衰老的抑制作用有关。本文主要对果蔬衰老过程中ACC合成酶、ACC氧化酶、LOX和保护酶类系统SOD、CAT、POD的国内外研究进展情况进行探讨。      

果蔬产业中绿色加工技术的研究与应用

随着社会的持续发展和技术的不断创新,我国果蔬产业经历了一个快速发展时期。诸多新技术、新材料和新理念被应用到果蔬加工中。绿色食品正是为了满足消费者日益增长的食品需求而提出的理念,应用绿色加工技术是未来果蔬加工的必然趋势。本文提出了果蔬绿色加工技术的定义,阐述了绿色加工技术在果蔬产业中的研究和应用现状及存在的问题,并就果蔬绿色加工技术前景进行了展望,以期引起果蔬加工产业各方的重视和共鸣,推动果蔬绿色加工技术的持续研究和应用。     

基于质谱与化学计量学的浓香型白酒等级鉴别

不同等级白酒的鉴别对控制白酒质量和保护消费者权益有重要意义,运用顶空固相微萃取质谱(HS-SPME-MS)技术获取3个不同等级的120个洋河大曲酒样质荷比m/z 55～191范围内的离子丰度值数据,结合偏最小二乘-判别分析和逐步线性判别分析法筛选出14个重要特征离子,且交叉验证的预测准确率达100%;然后将筛选出的14个特征离子作网络输入层,酒样的不同等级做网络输出层,构建神经网络等级鉴别模型,其在±0.3的误差范围内,预测准确率达100%,实现了白酒等级的数字化鉴别。     

基于PCA降维模型的造纸废水处理过程软测量建模

针对造纸废水处理过程的复杂特性,本课题将主成分分析（PCA）与人工神经网络（ANN）和支持向量回归（SVR）相结合,构建出两种新的软测量模型：主成分分析-人工神经网络（PCA-ANN）和主成分分析-支持向量回归（PCA-SVR）。本课题将这两种软测量模型应用于造纸废水处理过程中出水化学需氧量（COD）和出水悬浮固形物（SS）浓度的预测。计算结果表明,PCA-ANN和PCA-SVR的预测效果均优于偏最小二乘、支持向量回归和人工神经网络3种常规软测量模型,并且PCA-ANN的预测效果最优。对于出水COD浓度预测,PCA-ANN的决定系数（R2）为0.984,均方误差（MSE）为1.892,较ANN分别优化了9.7%和71.5%。对于出水SS浓度预测,PCA-ANN的R2为0.762, MSE为0.228,较ANN分别优化了31.2%和58.7%。     

Prediction of chemical,physical and sensory data from process parameters for frozen cod using multivariate analysis

Physical, chemical and sensory quality parameters were determined for 115 cod (Gadus morhua) samples stored under varying frozen storage conditions. Five different process parameters (period of frozen storage, frozen storage temperature, place of catch, season for catching and state of rigor) were varied systematically at two levels. The data obtained were evaluated using the multivariate methods, principal component analysis (PCA) and partial least squares (PLS) regression. The PCA models were used to identify which process parameters were actually most important for the quality of the frozen cod. PLS models that were able to predict the physical, chemical and sensory quality parameters from the process parameters of the frozen raw material were generated. The prediction abilities of the PLS models were good enough to give reasonable results even when the process parameters were characterised by ones and zeroes only. These results illustrate the application of multivariate analysis as an effective strategy for improving the quality of frozen fish products. © 1998 Society of Chemical Industry.     

果蔬过氧化物酶酶学特性研究进展

综述了过氧化物酶在植物抗性方面的作用及研究意义,并对抗性相关酶POD的分离纯化、同工酶谱、酶结构及分布等酶学特性进行了综述。分析得到,果蔬中过氧化物酶的最适pH范围大部分集中在5.0～7.0之间,最适温度集中在30～60℃,对于大部分果蔬的过氧化物酶,Fe2+、Fe3+、Ca2+、Mg2+等金属离子有不同程度的激活作用,表面活性剂PEG、SDS和DETA的激活作用不明显,甲醇、乙醇、丙酮、抗坏血酸、柠檬酸、L-半胱氨酸也有不同程度的抑制作用。研究表明,大多数植物的过氧化物酶分子量在30～60ku范围内,不同品种、不同发育期、不同器官之间的同工酶种类有所差异。同时,对过氧化物酶的发展前景进行了展望。