指纹分析技术及其在食品中的应用

指纹分析技术是一类基于样品的某种品质特征,以指纹分析方法(如DNA指纹图谱、代谢指纹图谱、同位素指纹图谱、气味指纹图谱、光谱指纹图谱等)为手段,获得系列特征性数据资料,建立模型,最终进行统计和分类的一种技术,以快速、准确、灵敏等优点成为食品检测技术研究的热点和未来发展趋势。文章综述各类指纹分析技术的原理、应用及发展趋势,重点概述在食品溯源、食品品质检测、食品加工中化学和微生物变化中的应用,以期为今后的相关研究提供借鉴。     

多糖指纹图谱分析及谱效关系研究进展

指纹图谱技术是一种评价复杂体系中各化学成分的综合性方法,在中草药的鉴别和质量控制等方面发挥重要作用.多糖指纹图谱可通过色谱和光谱技术表征多糖的结构特征,同时可结合活性评价探究多糖的谱效关系,常作为多糖质量控制的有效方法.本文对表征多糖结构的光谱技术(红外光谱、核磁共振图谱)以及分析多糖分子量分布(高效分子排阻色谱法)和...     

利用非线性化学指纹图谱鉴别人参真伪和产地

利用非线性化学指纹图谱对7个不同产地的人参及其伪品以及其它参类进行研究,提出鉴别人参真伪和产地的新方法。向"硫酸-硫酸锰-丙酮-溴酸钠"混合液中加入样品,产生非线性化学反应,通过优化反应条件,检测不同产地和种类样品的指纹图谱,并确定其系统相似度。结果表明:样品用量为0.6g,反应温度为37℃时,样品非线性化学指纹图谱具有良好重现性和特征性。不同种类的样品具有明显不同特征的指纹图谱;同一产地人参的系统相似度在0.9712~0.9920之间,而不同产地人参的相似度在0.7548~0.9403范围内。利用人参非线性化学指纹图谱的直观特征和系统相似度可分别准确地鉴定人参的真伪和产地。     

利用非线性化学指纹图谱技术鉴别啤酒生产中的大麦品种

利用非线性化学指纹图谱技术对两个不同品种大麦的快速准确鉴别评价进行研究.结果表明,利用非线性化学指纹图谱的直观信息、可量化信息以及系统相似度计算结果,均能很好地将不同大麦品种鉴别出来.非线性化学指纹图谱技术对啤酒行业的大麦品种鉴别提供了一种很好的方法.     

采用非线性化学指纹图谱技术测定羊奶中掺杂牛奶的含量

为解决定量分析羊奶中掺杂牛奶的含量这一难题,提出一种非线性化学指纹图谱信息回归测定法。先测定具有不同掺杂量奶品标样的非线性化学指纹图谱,并确定其诱导时间与掺杂牛奶含量之线性校正模型,然后用此校正模型和奶品试样指纹图谱诱导时间测定值计算奶品中掺杂牛奶的含量,最后根据牛奶含量来鉴别奶品是纯羊奶、牛奶、还是掺杂了牛奶的奶品,以及定量评价掺杂量。将此方法用于5种二元奶品验证样中牛奶和羊奶含量分析的结果表明,测定的RSD≤2.1%,回收率在97.3%~102%。非线性化学指纹图谱信息回归法重现性好、准确度高,是一种切实可行的快速测定二元奶品中羊奶和牛奶的含量,以及准确鉴别羊奶、牛奶和定量评价其质量的方法,也可作为其他复杂样品群集成分定量分析方法研究借鉴的手段。     

非线性化学指纹图谱鉴别天麻真伪及产地

目的在正交试验优化检测条件的基础上,采用非线性化学指纹图谱技术研究天麻(Gastrodia elata Bl.)的真伪及产地鉴别。方法收集吉林、湖南、四川、云南4个不同产地的天麻及紫茉莉根、大丽菊、蕉藕和马铃薯等天麻伪品,以天麻样本成分作为振荡底物,构建"硫酸+硫酸锰+溴酸钠+丙酮+样品成分"振荡体系,利用硫酸、硫酸锰、丙酮、溴酸钠和样品成分产生的非线性化学反应来测定天麻及其伪品的非线性化学指纹图谱,通过指纹图谱直观差异比较和系统相似度计算对天麻真伪及其道地性进行鉴别评价。结果样品用量为0.800 g,反应温度为50℃时,天麻非线性化学指纹图谱具有良好特征性和重现性。天麻和伪品非线性化学指纹图谱之间的特征差异大,可通过直观差异比较直接区分。不同产地的天麻指纹图谱相似,具有相同的振荡起伏规律,但振荡寿命、振荡幅度及振荡波数等有差异。利用系统相似度模式识别可对天麻的产地进行鉴别,同一产地的相似度均≥0.989,而不同产地天麻相似度均≤0.951,鉴别准确率达98.3%。结论本研究为天麻真伪鉴别及产地溯源提供了的一种新方法。     

指纹图谱技术在食品品质检测中的应用

指纹图谱技术是指采用现代的分析手段，得到的能够代表该样品特性的色谱、光谱以及其他图谱数据资料的技术。指纹图谱技术在食品中的应用可以有效的控制食品的质量。也是辨别食品防伪的有效参考。本文对指纹图谱技术在转基因食品、酒类、果汁、果蔬、食用油、牛奶及奶油、肉及肉制品以及其他方面的开发应用现状进行了综述。     

食醋非线性化学指纹图谱掺伪鉴别原理的研究

针对食醋掺伪问题对食醋非线性化学指纹图谱进行研究。通过对"溴酸钠-硫酸锰-硫酸-丙酮"体系的振荡机理的分析及食醋成分分析探讨食醋非线性化学指纹图谱的原理。通过正交试验考察建立食醋非线性化学指纹图谱的条件,并考察总酸、食盐、防腐剂对食醋非线性化学的影响。结果表明,食盐、山梨酸对食醋非线性化学指纹图谱影响较大,应在试验前去除食醋样品中的盐分;在检测过程中,应严格控制振荡体系中物种及其浓度、电极类型、温度、搅拌速率、食醋用量。食醋非线性化学指纹图谱是食醋众多成分的整体表征,而不是一种或几种物质的体现,能表达食醋的真正质量,为食醋的掺伪鉴别和质量评价提供一种新的方法。     

化学指纹图谱技术在茶叶质量控制中的应用

化学指纹图谱是一种综合、可量化的质量控制手段,近年来在茶叶品质鉴定、真伪鉴别、品种和产地识别等方面的应用越来越广泛。对建立茶叶化学指纹图谱的主要研究技术和数据解析方法进行了综述,并指出其在应用上存在的问题以及今后的发展前景。     

非线性化学指纹图谱在啤酒花鉴别评价中的应用

利用啤酒花成分、溴酸钠、硫酸锰、硫酸和丙酮组成的非平衡化学体系,研究了两种啤酒花的非线性化学指纹图谱,并对其进行了系统相似度计算.利用指纹图谱的直观特征和参数信息,对两种不同的啤酒花进行了种类鉴别和质量评价.结果表明,非线性化学指纹图谱技术为啤酒花的真伪和品种鉴别及其质量评价提供了一种快速、简便和准确的方法.     

表面增强拉曼光谱技术在快速检测保健食品中非法添加药物中的应用

表面增强拉曼光谱(surface-enhanced Raman spectroscopy,SERS)技术作为一种新型的快速检测技术正在被广泛应用于保健食品非法添加化学药物的检测中。通过设计不同的SERS基底,可以搭建出集样品前处理、上机分析、匹配定性的一体化拉曼光谱检测系统。与传统的检测方式相比,SERS技术具有无损、快速、图谱指纹特性强等优点,在保健食品非法添加化学药物的快速检测中具有巨大潜力。本文主要综述了SERS的技术原理、SERS基底分类以及SERS技术在保健食品中非法添加化学药物检测中的应用,并对SERS技术在保健食品中非法添加化学药物检测方面的应用前景进行了展望,以期为保健食品中未知违禁物的识别提供理论支撑。     

食品中重金属检测及样品前处理方法研究进展

重金属污染主要指由汞、镉、铅、铬等生物毒性显著的元素引起的污染,随食品进入人体后会导致多种疾病。随着人们对食品安全的要求不断提高,食品中重金属污染问题受到更多的关注,各类食品中重金属含量和形态的检测需求日益增加,发展便捷高效的重金属检测方法十分必要。本文综述了近年来受到广泛应用的食品中重金属检测技术及样品前处理方法,重点介绍了检测技术中原子吸收光谱法、原子荧光光谱法、电感耦合等离子体原子发射光谱法、电感耦合等离子体质谱法和高效液相色谱法的方法原理、应用实例和优缺点。同时,对样品前处理方法中常用的消解技术和重金属富集技术进行了概述,并对目前的研究热点和未来的发展方向进行了总结和展望,以期为各类食品中重金属检测技术的选择提供参考。     

代谢组学在食品科学中的应用进展

代谢组学分析主要集中于对小分子代谢物综合分析,是对代谢靶标分析、代谢轮廓分析以及代谢指纹分析的进一步深化和融合。传统的食品分析主要分析蛋白质、脂肪、碳水化合物等,通过代谢组学技术,可在一种食品中检测到成百上千种不同的化学成分,从而为食品的鉴别、安全、加工、营养研究等提供更强大的数据支撑。文章综述了代谢组学的分析技术、样品制备、数据分析方法,并介绍了代谢组学技术在食品营养、食品质量鉴别和食品风味研究方面的应用,旨在为食品代谢组学研究及应用提供参考。     

Melamine detection in milk using vibrational spectroscopy and chemometrics analysis: A review

Major advances in the field of chemometrics combined with the use of vibrational spectroscopy have proven essential for the identification and quantification of food contaminants. These techniques, which have guided the work of regulatory agencies overlooking the food industry, can be readily applied to monitor food processing, quality control, and quality assurance. These processes can ensure product authenticity with respect to variety, geographical origin, and presence or absence of contaminants. Food analysis by vibrational spectroscopy provides overall chemical composition of the tested food sample; therefore, it is widely considered to be a highly reliable and empirical fingerprints of that samples. In 2008, melamine adulteration of milk powder in China resulted in devastatingly adverse effects for both consumers and the overall Chinese economy at large. As a result, regulatory agencies have markedly increased their interest in using fast, reliable, and accurate methods for identifying food contaminants. In this article, we provide a detailed overview of the uses of vibrational spectroscopy methods and chemometrics for the detection and quantification of melamine in dairy products.     

色谱-质谱联用的食品组学技术在食品科学研究中的应用

食品组学是近年来新兴的利用基因组学、转录组学、蛋白质组学及代谢组学等系统生物学的分析思路和方法研究食品科学的一类技术,被广泛用于食品营养、食品安全及食品溯源等研究中。色谱与质谱的联用将色谱对复杂生物体系的高分离能力与质谱的高灵敏度、高分辨率、高选择性等优点相结合,具有分析速度快、定性定量结果准确、样品用量少等特点,是目前食品组学研究中一种强有力的检测技术。本文综述了基于色谱-质谱联用的食品组学技术的分析流程及该技术在食品营养品质、食品加工及贮藏、食品溯源及真伪鉴别、食品中农药残留、食品过敏原五个方面的应用,并提出了该技术的发展趋势及展望,旨在为食品科学与质量安全研究提供理论参考。     

Fingerprint profile of active components for Artemisia selengensis Turcz by HPLC–PAD combined with chemometrics

An approach was proposed to develop enhanced fingerprint by means of high-performance liquid chromatography (HPLC) with photodiode array detection. The approach was applied to establish enhanced chromatographic fingerprints of various Artemisia selengensis Turcz which is a traditional Chinese medicine (TCM). In comparison with common fingerprint at a fixed wavelength, enhanced fingerprint compiled additional spectral data and was more informative. So it could be used to conduct the quality control of this TCM comprehensively. Thereafter, the chromatographic fingerprint data set was submitted for classification to a suite of chemometrics methods viz. similarity analysis (SA), hierarchical clustering analysis (HCA) and principal component analysis (PCA). Each method highly lighted different properties of the data matrix according to the fingerprints from different types of A. selengensis Turcz. It provided comprehensive information for matching and discrimination of the fingerprints, and appeared to be suited for quality assurance purposes for these similar types of sample.     

纳米卟啉在鱼新鲜度检测方面的应用

鱼类因其高蛋白、高水分活度的特点,极易发生腐败变质。变质后不仅使风味变差,还可能引起食物中毒而危及生命安全。因此,新鲜度则成为检测鱼质量的一个重要指标。本文主要综述了卟啉及其衍生物的结构性质、纳米卟啉的制备和性质及纳米卟啉在鱼新鲜度检测方面的应用。鱼新鲜度的检测方法包括化学指标检测法、感官评价法、物理检测法、微生物检测法等传统检测方法和仿生技术法、光谱法、生物阻抗法、电导法、生物技术法等新型检测方法。利用纳米卟啉来检测鱼新鲜度具有灵敏度高、成本低廉、检测过程方便快速等优点,在鱼新鲜度快速无损检测中将发挥巨大的作用。而纳米卟啉材料因其特殊的物理、化学性质,成为更具应用价值的气敏材料。     

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...