植物油对被孢霉菌发酵生产花生四烯酸的影响

研究了四种植物油(豆油、棕榈油、花生油、芝麻油)对被孢霉菌发酵生产花生四烯酸(Arachidonic acid, AA)的影响.结果表明:(1)四种植物油显著促进了菌体油脂的积累;(2)被孢霉生长在以植物油为唯一碳源的培养基上时,菌体油脂中的AA含量比以葡萄糖为碳源时显著下降;生长在以植物油和葡萄糖为混合碳源的培养基上时,与以葡萄糖为碳源相比油脂中的AA含量仍然下降,但比生长在以植物油为唯一碳源时AA含量有所提高.说明这四种植物油对花生四烯酸的合成有抑制作用.(3)菌体油脂成分与培养基中植物油的油脂成分有一定的相似性.     

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。     

28种功能性食用油脂肪酸组成研究

目的研究28种功能性食用油脂的脂肪酸组成,包括8种国家新食品原料(新资源食品)目录油脂。方法采用气相色谱-氢火焰离子化检测器(gas chromatography-flame ionization detection,GC-FID)方法对28种油脂的脂肪酸组成进行研究。在GC-FID图谱基础上,得出了所测的28种植物油脂中37种脂肪酸的指纹图谱。根据脂肪酸的保留时间和峰面积进行定性和相对定量,进而分析饱和脂肪酸(saturated fatty acid,SFA)、不饱和脂肪酸(unsaturated fatty acid,UFA)、多不饱和脂肪酸(polyunsaturated fatty acid,PUFA)、单不饱和脂肪酸(monounsaturated fatty acid,MUFA)组成,从而分析样品的脂肪酸组成。结果在28种功能性油脂中,芍药籽油、芥花油、美藤果油、文冠果油、星油藤种子、翅果油等10种油脂UFA含量都在90%以上;MUFA含量最高为澳洲坚果油80.3%,其中,PUFA含量以美藤果油最多,达到82.0%,星油藤种子油次之,为81.1%,二者亚油酸(C18:2)和亚麻酸(C18:3)均含量高达40%;漆树种仁油、毗黎勒油、秋葵籽油、油瓜油的SFA含量均超过30%。结论该研究对探讨利用脂肪酸指标评价新型功能性油脂的营养价值及其开发利用具有指导意义。     

红外光谱快速识别食用植物油种类的研究

为实现食用植物油种类的快速无损识别,为公安实战中打击“食药环”犯罪提供参考,借助衰减全反射-傅里叶变换红外光谱技术对不同类别、品牌食用植物油进行了多层次分类识别工作。采用标准正态变换(SNV)和一阶导数预处理消除基线和其他背景干扰,使得重叠峰发生分离,从而提高检测的分辨率和灵敏度,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)提取特征波长,结合基于布谷鸟搜索算法优化的极限学习机(CS-ELM)模型对不同种类和品牌的食用植物油进行分类识别,同时对比随机森林模型与CARS-CS-ELM融合模型在食用植物油快速分类检测方面的准确率。结果表明,基于CARS-CS-ELM融合模型对3类植物油样本总体进行分类,其分类准确率达到85.19%,其中小磨香油、花生油、玉米油样本训练集的品牌分类准确率依次为92.5%、100%、96.7%,测试集品牌分类准确率均为100%,而随机森林模型的9个品牌食用植物油分类准确率仅为80%。综上,CARS-CS-ELM融合模型对食用植物油快速分类识别效果较好,可为食用植物油的无损快速检验提供一定的参考与借鉴。     

基于植物油中脂肪酸烷基酯含量变化鉴别废弃油脂

采用固相萃取柱净化,气相色谱-质谱联用法测定了6种植物油中脂肪酸烷基酯(包括脂肪酸甲酯和脂肪酸乙酯)的含量,并研究其在植物油煎炸、废弃及废弃油脂精炼等环节中的变化。结果发现,6种植物油中脂肪酸烷基酯的含量均低于30 mg/kg,而植物油在废弃过程中可能会形成大量脂肪酸乙酯,生成量与油脂是否烹饪及废弃物中乙醇含量有关。脂肪酸烷基酯在脱色工艺中不能被去除,但在脱臭中可被去除。因此,可以通过测定植物油中脂肪酸烷基酯含量发现废弃油脂,为废弃油脂的鉴别工作提供新的思路。     

电子舌快速检测食用植物油掺伪

目的应用法国Alpha M.O.S公司生产的传感器型味觉电子舌系统对3组不同程度掺伪的食用植物油进行掺伪检测。方法选取6种不同类型植物油,用20%的乙醇浸泡后超声,静置隔夜,将油脂中的味觉信息提取出来,由电子舌自动进样系统采集原始数据,所得样品数据用主成分分析法、判别因子法进行分析。结果 2种方法均能较好地检测区分不同的食用植物油样品,大部分的指纹分辨指数高于95分。此方法可以区分不同榨取工艺或不同产地的同种类油脂,可鉴别的掺伪检测限为0.1%。结论本实验鉴别精确度远大于常规的油脂检测方法,且具有较高的灵敏度,能够快速有效地鉴别不同种类食用植物油并区分不同掺杂比例的油脂样品。     

基于红外光谱的食用植物油种类鉴别

为建立基于红外光谱的食用植物油种类鉴别方法,收集了常见的5种食用植物油样本296份,采集红外光谱,分别通过Savitzky-Golay平滑、希尔伯特变换、IIR低通滤波器、IIR高通滤波器、连续小波变换、一阶导数、二阶导数进行预处理,并利用径向基函数(RBF)神经网络和随机森林(RF)模型对光谱进行识别。结果表明：RBF神经网络模型的效果优于RF模型,将红外光谱数据经希尔伯特变换处理后,RBF神经网络模型的识别率达到100%。采用该方法对食用植物油进行种类鉴别快速无损、准确率高、效果好。     

基于稳定碳同位素示踪技术的商品植物油掺杂鉴别研究

本文旨在运用所建立的纯植物油的脂肪酸组成及其稳定碳同位素比值判别标志对广州市售商品植物油是否掺杂进行判识。先在广州某大型超市购得18种商品植物油(包括3种茶籽油、5种花生油、2种葵花油、2种玉米油和6种橄榄油);然后采用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)、气相色谱-同位素比值质谱仪(GC-IRMS)和元素分析-同位素比值质谱仪(EA-IRMS)对这18种商品油的脂肪酸组成和全油及其脂肪酸的稳定碳同位素比值进行测定;最后将本次检测所获得的数据与作者之前建立的判别标志进行对比分析。对比结果表明,本批商品植物油的品质总体较好,但其中50%的植物油商品存在掺杂。因此,将植物油脂肪酸组成数据与其稳定碳同位素比值数据相结合,可灵敏地确定待检植物油是否存在掺杂。     

基于GC-IMS分析三种植物油炒制海鲈鱼鱼松中挥发性风味物质的研究

本研究以海鲈鱼鱼松为研究对象,通过感官评分、色差和质构确定了植物油最佳添加量为3%。在此基础上,采用气相色谱-离子迁移谱（Gas Chromatography-Ion Mobility Spectroscopy,GC-IMS）技术深入分析了三种植物油（花生油、棕榈油和葵花籽油）炒制鱼松过程中挥发性风味物质的组成情况。结果表明,三种植物油炒制的鱼松中共鉴定出40种挥发性风味物质,包括醛类、醇类、酯类和酮类化合物等,其中,花生油、棕榈油和葵花籽油炒制鱼松中醛类的相对含量最高,分别为63.33%、57.58%和43.75%。不同植物油炒制鱼松中存在特征风味物质,其中,丙醛、苯甲醛分别只存在于花生油、棕榈油炒制鱼松中;3-甲基-1-丁醇和己醛同时存在于花生油和葵花籽油炒制鱼松中。本研究结果表明根据GC-IMS建立的三种植物油炒制鱼松指纹图谱相似度较低,能有效区分炒制鱼松的植物油来源,可作为植物油炒制鱼松的鉴定及掺伪鉴别的有效手段。     

基于机器学习算法的食用植物油掺伪鉴别的研究进展

市场上存在用低值低价油脂掺伪高值高价食用植物油的现象,这不仅损害食用植物油生产者和消费者利益,也不利于我国食用油脂产业的健康发展。许多学者将机器学习算法应用到食用植物油掺伪鉴别的研究中,取得了显著的研究成果。为了对食用植物油掺伪鉴别的研究和应用提供一定的理论依据和方法参考,总结了国内外现阶段使用机器学习算法进行食用植物油掺伪鉴别的研究进展,这些机器学习算法包括主成分分析、判别分析、支持向量机、随机森林、人工神经网络等。对所述机器学习算法应用于食用植物油掺伪鉴别研究的优缺点进行了分析,在实际应用中应结合实际情况,综合考量选择合适的算法。     

Triglyceride species compositions of common edible vegetable oils and methods used for their identification and quantification

The chromatographic, spectrophotometric, and spectroscopic methods used for detection, identification, and quantification of the triglyceride (TG) species present in common edible vegetable oils are reviewed. The TG species identified in each kind of oil and their percentage distributions reported in literature are presented in tabular form. Data on oils from the following 10 sources are reviewed: corn, cottonseed, grapeseed, linseed, olive, palm, peanut, rapeseed, soybean, and sunflower. The number of TG species identified in these vegetable oils ranged from 20 (grapeseed oil (GR)) to 79 (peanut oil (PN)), with six (GR) to 13 (PN) different fatty acyl moieties contributing to their molecular structures. The quantitative levels reported ranged from traces (below 0.1%) to 49.7% (trilinolenin in linseed oil) and 54.6% (triolein in olive oil), respectively. The highest mean values (30-35%) correspond to four predominant TG species (dipalmitoylolein, trilinolein, trilinolenin, and triolein).     

8种植物油气味指纹模型的建立

运用电子鼻对8种不同加热温度下的植物油进行检测,建立了8种植物油的气味指纹模型,采用线性判别式(LDA)进行分析,通过判别函数法(DFA)对其进行验证。结果表明:电子鼻能够很好地对不同种类以及不同温度的植物油进行区分;在DFA分析中模型对未知样品的识别值大于96%,能对所测的8种植物油样品进行有效地识别,正确率达到100%。电子鼻建立的植物油的气味指纹模型是可靠的。     

脂肪酸含量对植物油介电特性的影响

为了提供植物油在微波和射频等介电加热技术和通电加热技术中的应用基础数据,考察脂肪酸含量对植物油介电特性的影响,分别利用LCR阻抗测试仪和网络分析仪(同轴探针法)测量了4种植物油(橄榄油、自制橄榄油、橄榄调和油、大豆油)和5种脂肪酸(棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸)在低频段(1 000 Hz~2 MHz)和高频段(300~10 000 MHz)的介电特性。结果表明:低频下,植物油的介电常数比较稳定,其均值为(1.56±0.02),介电损耗随着频率的增加而下降,其中0.7 MHz时橄榄油具有最大的介电常数(1.67±0.00)和介电损耗(7.31±0.02);高频下,植物油的介电特性随着频率的上升而缓慢下降,4种植物油之间的介电特性的差异不显著(p0.05);低频下,在植物油中加入油酸后,植物油的介电常数和介电损耗呈现先上升后下降的趋势,而添加亚油酸呈现相反的趋势。添加脂肪酸会加快油脂的氧化反应。     

化学计量学结合气相色谱法对12种植物油判别模型的构建

测定了12种植物油的脂肪酸组成和含量,探讨了利用植物油脂肪酸的指标对不同种类的植物油进行分类和判别的可能性。采用气相色谱法对12种植物油脂肪酸的组成和含量进行测定,利用SPSS 22. 0统计软件进行主成分分析、系统聚类、 K-平均值聚类和判别分析。结果表明：12种植物油的主要共有组成为油酸（15.635%~66.569%）和亚油酸（10.521%~58.227%）,其中棉籽油（16.285%）中单不饱和脂肪酸含量最低,橄榄油（67.628%）中单不饱和脂肪酸含量最高;橄榄油（11.284%）中多不饱和脂肪酸含量最低,核桃油（67.167%）中多不饱和脂肪酸含量最高;12种植物油中不饱和度最小为棉籽油3.235,最大为低芥酸菜籽油14.672。主成分分析降维得到5个主成分,利用主成分分析数据,依次进行聚类分析和判别分析,系统聚类和K-平均值聚类结果一致,可对12种植物油聚类区别,通过判别分析建立了3个典则判别函数,对不同植物油的分类和判别的效果良好。     

气相色谱-静电场轨道阱高分辨质谱测定植物油中17 种邻苯二甲酸酯类残留量

建立气相色谱-静电场轨道阱高分辨质谱同时测定植物油中17 种邻苯二甲酸酯（phthalic acid esters,PAEs）残留量的方法。样品经乙腈涡旋提取,提取液在－20 ℃冷冻30 min,用十八烷基硅烷键合硅胶（ostade-cylsilane,C18）和乙二胺-N-丙基硅烷净化剂各150 mg进行分散固相萃取净化,利用气相色谱-静电场轨道阱高分辨质谱仪进行测定。在全扫描模式下测定目标化合物的精确质量数,能够有效地去除植物油中基质干扰。对4 种典型植物油样品（大豆油、花生油、橄榄油、菜籽油）进行方法验证。结果表明,17 种PAEs在0.01～2.0 mg/L范围内线性良好,相关系数均大于0.995 0。该方法检出限范围为0.005～0.010 mg/kg;方法定量限范围为0.015～0.030 mg/kg。4 种基质中17 种PAEs在0.03、0.20、0.50 mg/kg添加水平下的平均加标回收率为80.2%～109.5%,平均相对标准偏差为1.2%～9.8%。采用本方法对6 种植物油共50 个样品中17 种PAEs含量进行测定。结果表明：化合物中邻苯二甲酸二异丁酯、邻苯二甲酸二环己酯、邻苯二甲酸二正丁酯和邻苯二甲酸二(2-乙基)己酯检出率高,且样品中大豆油和菜籽油中检出率高。该方法操作简单、灵敏度高,适用于植物油中PAEs的快速筛查和确证。     

Determination of Tert‐Butylhydroquinone in Vegetable Oils Using Surface‐Enhanced Raman Spectroscopy

Monitoring the level of tert‐butylhydroquinone (TBHQ), a permissible antioxidant additive in edible vegetable oils in many countries, is important to ensure that oils and products that contain them comply with the relevant import regulations. Surface‐enhanced Raman spectroscopy (SERS) technology coupled with chemometric methods including partial least squares (PLS) and support vector machine (SVM) regression was applied to determine levels of TBHQ in spiked corn oils (0 to 500 mg/kg, n = 40) and commercial vegetable oils (0 to 99.7 mg/kg, n = 25). The lowest detectable concentration was 5 mg/L for TBHQ in standard solutions and 10 mg/kg of TBHQ in vegetable oils from various plant sources. The TBHQ levels predicted by the PLS or SVM model had a high correlation with actual TBHQ levels in commercial oil samples (SVM: R² = 0.972, ratio of performance to deviation [RPD] = 5.55, root mean square error [RMSE] = 5.73 mg/kg; PLS: R² = 0.976, RPD = 6.43, RMSE = 4.94 mg/kg), indicating great potential of SERS methods for detection and quantification of TBHQ in oils from a variety of sources.     

Discrimination of vegetable oils by triacylglycerols evaluation of profile using HPLC/ELSD

This paper describes an HPLC procedure for the determination of triacylglycerol (TAG) profile in vegetable oils. Sample preparation consisted in the dissolution of the oils in acetone and filtration. The chromatographic separation was achieved using a Kromasil 100 C₁₈ column (at 25 °C) and gradient elution with acetone and acetonitrile. Elution was performed at a solvent flow rate of 1 mL/min. Detection was accomplished with an evaporative light scattering detector (ELSD), with the following settings: evaporator temperature 40 °C, air pressure 3.5 bars and photomultiplier sensitivity 6. TAG peaks were identified taking into account the logarithms of α in relation to homogeneous TAG (relative retention times to triolein) and their quantification was based on the internal normalization method.     

9种植物油脂Fisher判别函数的表征研究

本研究为了建立不同植物油脂的识别方法,针对9种植物油脂采用气相色谱法分析其脂肪酸组成,用面积归一化法定量各脂肪酸甲酯的含量。以豆蔻酸、棕榈酸、硬脂酸、油酸、亚油酸、亚麻酸、花生酸、花生烯酸和芥酸等9种脂肪酸为变量,应用Fisher判别法,建立8个判别函数,以第一和第二个判别函数得分绘制判别得分二维散点图,9种油脂聚成9类,并且原始判别和交叉验证的准确率均为100%。另外,比较不同判别函数下各类植物油脂的重心坐标可知,判别函数Y1下的重心坐标两两具有明显差别,故选取判别函数Y1作为外部验证判别函数。通过外部数据的验证显示,使用判别函数Y1能够准确判定未知样的归属,方法选择9种主要脂肪酸作为变量,具有一定的可行性。     

拉曼光谱法快速鉴别劣质火锅油

长期食用劣质火锅油会对人体产生严重伤害。为快速鉴别劣质火锅油,对火锅油和6种普通的食用植物油进行拉曼光谱测试分析。结果表明：火锅油的拉曼光谱在1 150 cm-1和1 525 cm-1处有明显的谱峰,而其他食用植物油则没有,利用主成分分析法可以明显地区别火锅油和普通食用植物油;对同一种火锅油经过反复熬煮和存放,其拉曼光谱在1 525 cm-1谱峰处的相对强度与酸值具有较高的相关性,相关系数达到0.925 6。拉曼光谱法可以作为一种现场快速鉴别火锅油与食用植物油以及检测火锅油质量的潜在方法。