不同产地瓜蒌籽油组分分析

对安徽、河南、山东3个产地的瓜蒌籽油的基本理化指标、脂肪酸组成、甘油酯组成、甘三酯组成及微量组分进行了对比。结果表明:3个产地的瓜蒌籽油均呈深绿色,瓜蒌籽油中的组分主要是甘三酯,主要脂肪酸组成为油酸(17. 13%～26. 17%)、亚油酸(35. 83%～37. 91%)、瓜蒌酸(22. 57%～37. 47%),不饱和脂肪酸含量达93%以上;河南瓜蒌籽油中瓜蒌酸含量最高,达37. 47%;瓜蒌籽油sn-2位脂肪酸主要是亚油酸和油酸,瓜蒌酸主要分布在甘三酯sn-1,3位上;3个产地的瓜蒌籽油甘三酯组成主要为β-Tc LO、β-TcLL、β-TcLTc; 3个产地的瓜蒌籽油中生育酚总量在415. 71～486. 59 mg/kg,其中γ-生育酚含量最高(67%～74%),其次是α-生育酚(25%～33%); 3个产地的瓜蒌籽油中有5种植物甾醇,总含量在0. 19%～0. 28%。     

瓜蒌籽油脱色工艺研究

脱色是瓜蒌籽油精炼过程中比较难处理的环节。选用活性白土对瓜蒌籽油进行脱色,测定了瓜蒌籽油的脱色率,并探讨了不同脱色工艺对瓜蒌籽油脱色率的影响。结果表明,采用磷脂酶脱胶-脱酸-脱色工艺脱色效果较理想。通过单因素实验确定了最佳工艺条件为:活性白土用量14 g/100 g,脱色温度95℃,脱色时间20 min。在最佳工艺条件下瓜蒌籽油脱色率达到98.5%。     

气味指纹分析技术在植物油识别中的应用

利用电子鼻对不同来源以及不同品牌的植物油进行检测,得到电子鼻传感器的响应信号,采用主成分分析法(PCA)和判别因子分析法(DFA)等多元统计方法进行数据分析。结果表明:不同来源(海藻油、亚麻籽油、玉米油、葵花籽油)的植物油在风味上有一定差别,而不同品牌的植物油(福临门葵花籽油和多力葵花籽油、纯度不同的海藻油)在风味上没有明显的差异;在模式识别分析中,主成分分析和判别因子分析对于不同来源的植物油均具有良好的区分效果,指纹图能更好地反映不同类型传感器对植物油中挥发性物质响应信号的强弱。     

基于嗅觉指纹信息的黄酒酒龄和产地鉴别

为了找出一种快速、准确鉴别黄酒酒龄和产地的方法,本研究采用超快速气相色谱电子鼻采集不同酒龄和产地黄酒样品的嗅觉指纹信息,采用主成分分析对嗅觉指纹信息进行降维处理,并采用判别因子分类法建立黄酒酒龄和产地鉴别模型。经主成分分析降维后的1年陈和3年陈基酒样品点落在相近的区域内,7年陈和9年陈基酒样品点落在相近的区域内,陈酿时间5年是基酒风味变化的一个转折点;判别因子分类法所建黄酒酒龄鉴别模型的鉴别正确率为100%。主成分分析降维后,绍兴黄酒与上海黄酒、浙江嘉善黄酒和江苏南通黄酒差异明显,进一步采用判别因子分类,4个产地黄酒的鉴别正确率均为100%。研究表明,超快速气相色谱电子鼻结合化学计量学方法建立的模型可以较好地应用于黄酒酒龄和产地的鉴别。     

基于气相-离子迁移谱分析不同产地"汉中仙毫"气味指纹差异

为便于汉中仙毫绿茶质量区分和品牌管理,利用气相-离子迁移色谱(gas chromatograph-ion mobility spectrometer,GC-IMS)分析了不同产地(南郑、勉县、镇巴、西乡、宁强)汉中仙毫的气味指纹差异.结果表明,GC-IMS技术可以对不同产地汉中仙毫气味物质实现较好分离.不同...     

基于电子鼻气味指纹图谱快速鉴别茶籽油

以不同产地、不同类型、不同工艺和不同质量的茶籽油为研究对象,通过电子鼻技术获取茶籽油的风味信息,结合Loading负载分析、主成分分析（?principal component analysis,PCA）、线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）等对电子鼻传感器数据进行解读。通过欧氏距离（?euclidean distance,ED）、马氏距离（?markov distance,MD）和判别函数法(discriminant function method,DFA)对未知样品进行鉴别,以期建立不同茶籽油的快速、准确鉴别方法。结果表明：加工工艺极大地影响了茶籽油的气味差异,电子鼻响应值雷达图及Loading负载分析均表明W1S、W1W、W2S、W2W传感器对茶籽油样品具有较好的响应值,通过ED、MD、DFA可以识别不同类型和不同质量的茶籽油。基于PCA的LDA可以有效的鉴别不同类型的茶籽油,模型准确性高,其确定性大于99%。电子鼻技术结合化学计量学可以快速、有效鉴别不同的茶籽油并为茶籽油掺伪的快速鉴别提供了借鉴。     

基于气味指纹技术的牛奶香精鉴别研究

奶味香精是现代食品工业非常重要且应用非常广泛的添加剂之一,不同类型牛奶香精的气味差异仅靠色谱技术和人工感官鉴别比较困难。为了建立奶味香精的气味指纹分析鉴别方法,本文以天然牛奶香精、复配牛奶香精、酶解奶油香精和实验室制牛奶香精为样品,分析了样品的挥发性化合物组成和气味指纹信息,比较了市面上常见几种奶味香精的气味差异,建立了基于气味指纹技术的奶味香精香料的鉴别研究方法。研究结果表明:气味指纹技术能准确区分和鉴别奶味香精的气味差别,识别效果显著。天然牛奶香精与实验室制牛奶香精在主要特征风味物质方面的相似度较高,复配牛奶香精的整体气味则和其他样品差异较大,分析数据表明天然牛奶香精的香味可能是酶解奶油产物经过进一步处理和修饰得到的。     

瓜蒌籽油的营养特性及精炼工艺

瓜蒌籽油富含不饱和脂肪酸成分,通过精炼可以提高其食用品质和商品价值。研究采用低温冷榨法制取瓜蒌籽油,在对瓜蒌籽油基本指标分析的基础上,对瓜蒌籽油的精炼工艺进行初步探索。结果表明,采用冷榨法榨取的瓜蒌籽油可以保留较多的营养物质,在压榨前进行炒籽处理才能保证提取出瓜蒌籽中的亚麻酸,瓜蒌籽油中的脂肪酸主要为多不饱和脂肪酸,其含量高达65.91%,其中还包括瓜蒌籽油特征性脂肪酸瓜蒌酸含量为27.24%。精炼后,瓜蒌籽油中的水分、酸值、过氧化值等均有明显降低,表明该脱色工艺不仅脱色效果理想,还提升瓜蒌籽油的品质,并更利于瓜蒌籽油的储藏。     

瓜蒌籽油提取工艺优化及其抗氧化活性研究

采用液压冷榨技术,通过单因素和正交实验对瓜蒌籽油提取工艺条件进行优化并对瓜蒌籽油脂肪酸组成、理化性质及抗氧化活性进行分析。结果表明:最佳提取工艺条件为入榨水分5%、压榨压力40 MPa、压榨时间50 min、压榨温度60℃,在此条件下出油率为28.64%±0.12%,提取率为90.26%;瓜蒌籽油中主要不饱和脂肪酸含量为89.06%,包括亚油酸(41.54%±0.11%),油酸(29.63%±0.07%)和瓜蒌酸(17.89%±0.30%)为主。酸值(0.44±0.03)(KOH)mg/g、过氧化值(0.06±0.00)g/100 g等指标均符合食用植物油卫生标准;瓜蒌籽油清除羟基自由基的IC50值为(0.25±0.01)mg/m L,当浓度为100 mg/m L时,DPPH·清除率为89.50%±1.04%。优化的液压冷榨工艺能够提高出油率,保证质量,瓜蒌籽油具有较强的抗氧化活性。     

基于高效液相色谱指纹图谱结合化学计量学及机器学习的黑茶产地识别

目的 建立广西、湖南、四川、陕西和西藏产地黑茶高效液相色谱(highperformanceliquid chromatography,HPLC)指纹图谱,并结合化学计量学与机器学习对黑茶进行产地识别研究。方法 采用高效液相色谱-二极管阵列检测器(high performance liquid chromatography-diode array detector, HPLC-DAD)检测48份不同产地黑茶的化学成分,并建立指纹图谱;利用没食子酸、表没食子儿茶素、表儿茶素没食子酸酯、表儿茶素、儿茶素、咖啡碱和表没食子儿茶素没食子酸酯7种对照品对图谱共有峰进行指认;结合化学计量学和不同机器学习算法建立黑茶产地识别模型,并使用准确率、精确率、召回率及F1分数作为机器学习产地识别模型的评价指标。结果 黑茶指纹图谱共识别出8个共有峰,指认其中7个成分;基于指纹图谱8个共有峰峰面积建立的化学计量学和机器学习的产地识别模型中显示,偏最小二乘法-判别分析模型能识别部分产地黑茶,并筛选出4个差异标志物,其预测准确率为54.2%,逻辑回归(logistic regression, LR)、反向传播神经网络...     

基于气味指纹分析的八角茴香与莽草鉴别研究

八角茴香与莽草同为木兰科植物的果实,其在性状上极其相似,难以区分。莽草具有一定的毒性,被掺到八角茴香中难以辨别。作为常用香料,八角茴香气味浓郁且独特,而莽草具有不同于八角茴香的特异芳香气。因此,气味鉴别是八角茴香与莽草区分的常用方法。研究以气味鉴别为切入点,采用气味指纹分析技术,对八角茴香与莽草的气味进行检测,依据获得的气味指纹信息,结合化学计量学方法对八角与莽草进行快速鉴别。结果表明:八角茴香与莽草在气味特征上存在明显差异,统计质量控制分析(SQC)与软独立建模分析(SIMCA)模型能够实现八角茴香与莽草的区分;主成分分析(PCA)可明显区分八角茴香与莽草;判别因子分析(DFA)模型累积方差总贡献率为100%,正确判别率不小于99%。本研究采用气味指纹分析技术可反映出八角茴香及莽草的气味特征差异,并与化学计量学方法相结合,实现了八角茴香与莽草的快速鉴别。     

不同产地姜油树脂香气成分及其指纹图谱研究

采用固相微萃取技术提取姜油树脂的香气成分,并通过气相色谱-质谱联用技术,对其中的化学成分及其相对含量进行分析鉴定。结果显示:使用该方法可初步鉴定三种不同产地姜油树脂的香气成分及其差异,同时建立其气相色谱-质谱指纹图谱,标定28个共有峰,并对图谱进行相似性评价。该研究为姜油树脂的质量控制及产地鉴定提供了理论依据。     

基于气味指纹图谱的玛咖品质快速鉴定方法

以玛咖为研究对象,通过高效液相色谱和电子鼻分别测定24?个产区36?个玛咖样品中芥子油苷的总含量和气味传感器的响应值原始数据。基于玛咖样品中芥子油苷的总含量和传感器响应值的相关性分析结果,采用软独立建模分析（soft independent modeling class analogy,SIMCA）算法建立玛咖品质快速鉴定模型。结果表明：T30/1、P30/1、P30/2三根传感器与芥子油苷含量之间存在显著相关性,根据3?根传感器建立的SIMCA模型可以将不同玛咖样品分为3?个等级：一等品（芥子油苷含量≥10?mg/g）、二等品（5?mg/g≤芥子油苷含量＜10?mg/g）、三等品（芥子油苷含量＜5?mg/g）。运用电子鼻气味检测数据结合SIMCA模型可以快速鉴别玛咖的等级,还可推测出所测样品中芥子油苷的含量区间。     

瓜蒌籽油与不同植物油脂肪酸的分析比较

建立了甲酯化-毛细管气相色谱法测定植物油脂肪酸,选用KOH-甲醇法甲酯化,色谱柱选用DB-wax毛细管柱。对瓜蒌籽油和11种植物油进行了脂肪酸组成分析比较及聚类分析。结果表明,在植物油中瓜蒌籽油的不饱和脂肪酸含量(93.11%)最高,且含有特有的共轭亚麻酸,瓜蒌酸(24.34%)、α-桐酸(3.82%)及梓树酸(1.23%)。植物油中脂肪酸组成均含有棕榈酸(C_(16︰0))、油酸(C_(18︰1))、亚油酸(C_(18︰2))及花生酸(C_(20︰0)),以油酸和亚油酸的含量居高。瓜蒌籽油与葵花籽油、核桃油、大豆油、芝麻油、玉米油及红花油归为一亚类,又因特有的共轭亚麻酸独为一类。     

瓜蒌籽油提取工艺优化及其抗氧化活性研究

采用液压冷榨技术,通过单因素和正交实验对瓜蒌籽油提取工艺条件进行优化并对瓜蒌籽油脂肪酸组成、理化性质及抗氧化活性进行分析。结果表明:最佳提取工艺条件为入榨水分5%、压榨压力40 MPa、压榨时间50 min、压榨温度60℃,在此条件下出油率为28.64%±0.12%,提取率为90.26%;瓜蒌籽油中主要不饱和脂肪酸含量为89.06%,包括亚油酸(41.54%±0.11%),油酸(29.63%±0.07%)和瓜蒌酸(17.89%±0.30%)为主。酸值(0.44±0.03)(KOH)mg/g、过氧化值(0.06±0.00)g/100 g等指标均符合食用植物油卫生标准;瓜蒌籽油清除羟基自由基的IC50值为(0.25±0.01)mg/m L,当浓度为100 mg/m L时,DPPH·清除率为89.50%±1.04%。优化的液压冷榨工艺能够提高出油率,保证质量,瓜蒌籽油具有较强的抗氧化活性。      

基于矿物元素指纹差异的榴莲产地甄别

为保护高值热带作物榴莲的原产地信息,采集马来西亚、泰国、柬埔寨和越南共4个产区73份不同品种榴莲样本,利用电感耦合等离子体质谱法测定榴莲果核与榴莲果肉中28种矿物元素含量,结合方差分析、主成分分析、Fisher逐步判别分析和BP人工神经网络,建立基于矿物元素的榴莲产地判别模型并验证其准确率.结果 表明,榴莲果核和果肉中...     

基于稀土元素指纹分析技术的紫菜产地溯源

目的:探讨稀土元素指纹分析对紫菜产地溯源的可行性。方法:利用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）对南北两地区（江苏条斑紫菜,福建坛紫菜）的36个紫菜样品中16种稀土元素含量进行测定,并对数据进行聚类分析、主成分分析和判别分析,建立紫菜的产地判别模型。结果:聚类分析将紫菜分为五大类,主成分分析提取了两个主成分,占方差解释的97%,这两种分析方法均可以将不同省份的紫菜样品完全区分;Fisher线性判别（fisher linear discriminant analysis,FLD）验证了产地判别模型的适用性,对6个采样点的样品判别准确率达到100%。结论:稀土元素可以作为紫菜产地溯源的依据。      

瓜蒌籽油理化性质及瓜蒌酸结构分析

对瓜蒌籽油的理化性质进行了测定,通过红外、紫外光谱法分析了瓜蒌籽油所含的特殊脂肪酸--瓜蒌酸的结构,并采用杂环化法衍生化瓜蒌籽油,应用气相色谱-质谱联用法对瓜蒌酸进行结构鉴定及含量测定,确定了瓜蒌酸的结构为C18:39c,11t,13c,采用峰面积归一化法计算出其质量分数为16.15%。     

气味指纹图谱技术在食品挥发性气味分析中的应用

气味指纹图谱技术是采用现代分析仪器,得到能够反映样品挥发性气味物质的特征性色谱、光谱以及其他图谱的数据资料的技术。本文主要对建立食品气味指纹图谱的几种最新技术以及研究现状做了详细的介绍。      

气味指纹图谱技术在食品挥发性气味分析中的应用

气味指纹图谱技术是采用现代分析仪器,得到能够反映样品挥发性气味物质的特征性色谱、光谱以及其他图谱的数据资料的技术。本文主要对建立食品气味指纹图谱的几种最新技术以及研究现状做了详细的介绍。