基于特征标志物食用油掺伪鉴别技术研究进展

利益驱动的食用植物油掺伪现象危及消费安全和食用油市场秩序,亟需建立一套科学合理的食用油鉴伪方法。目前,食用植物油掺伪鉴别的方法主要包括基于常规理化测定的鉴别技术、基于波谱分析的快速鉴别技术、基于代谢组学的全谱指纹分析、基于特征标志物的鉴别技术,这些方法优势互补。其中基于特征标志物的鉴别方法因具有确证性、高灵敏、可实现鉴定多种低价食用油同时掺伪的优点,越发受到研究人员的关注。本文综述了DNA、脂肪酸、植物甾醇、维生素E以及加工过程中引入的外源物质等特征标志物在食用植物油掺伪鉴别中的应用,并分析了各种方法的优势与不足,发现进一步挖掘食用植物油的特征标志物,建立多种标志物的高灵敏同步检测技术是基于特征标志物的食用植物油掺伪鉴别技术的主要发展方向。     

食用植物油掺假鉴别方法的探讨

综述了近年来国内外食用植物油掺假鉴别方法,包括光谱法(近红外光谱法、同步荧光光谱法、拉曼光谱法和二维相关谱技术)、稳定同位素技术、基于脂质组学的质谱法和基于特征标志物的检测方法等,并对上述方法在食用植物油掺假鉴别中的研究进展和应用进行了归纳,最后对食用植物油掺假鉴别技术的未来发展方向进行了展望,为油脂检测工作和食品安全提供理论参考。     

食用植物油组分分析快速检测技术研究进展

对食用植物油组分快速检测方法,包括模拟感官分析、光谱分析、电磁波谱分析和生物芯片技术,从分析原理、应用技术等方面进行综述,并对这些技术在食用植物油组分掺混鉴别的应用成果进行分析,表明多通道、多参数、多容量的一体化在线快速检测技术将成为食用植物油组分分析发展方向,将为进一步提升食用植物油质量监管水平,保障我国消费者利益奠定技术基础。     

食用植物油掺假鉴别研究进展

综述了在食用植物油中掺入其他食用植物油或非食用油的主要鉴别方法,包括电导率法、红外光谱法、太赫兹时域光谱法、拉曼光谱法、色谱法等,并对上述方法在食用植物油掺假鉴别中的研究进展和应用进行了归纳,最后对食用植物油掺假检测技术的研究方向进行了展望。     

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。     

机器视觉在食用植物油掺伪鉴别中的研究进展

食用植物油营养丰富,在生活饮食中必不可少,但市场上的食用植物油掺伪问题严重危害着人们的身体健康,因此做好食用植物油掺伪的鉴别十分重要。食用植物油掺伪鉴别的常规检测方法对仪器设备的要求较高,并且操作复杂,耗费时间较长,因此亟需一种食用植物油的快速无损检测方法来提高检测的效率。机器视觉技术作为一种快速无损检测方法,为食用植物油的无损快速检测提供了一个重要技术手段。文章介绍国内外机器视觉技术在食用植物油品质与掺伪鉴别中的研究动态,比较了几种方法对机器视觉检测性能的影响,展望了机器视觉技术在食用植物油掺伪快速鉴别应用中的发展前景。     

食用植物油掺伪检测方法探讨

当前食用植物油掺伪现象时有发生,传统理化特性与感官特性等检测手段很难达到现在要求。受检测时间长、检测成本高等影响,且气相色谱法、高效液相色谱法等分析步骤过于复杂,检测面临很多限制。现在可以采用电子舌对食用植物油掺伪进行检测,能够快速准确得出结果,也为植物油品质鉴别提供可靠参考依据。本文以电子舌检测技术为例,分析了食用植物油掺伪检测的具体方法。     

食用植物油中DNA提取和基因检测研究进展

为了保障食用植物油的质量安全,基于分子生物学理论建立的分析方法以其准确、快速、操作简单和灵敏度高的特点广泛应用于食用植物油的转基因成分和掺假检测。从DNA含量极少且完整度较低的食用植物油中提取到高质量DNA是影响基因检测成败的关键因素。通过对食用植物油中DNA的不同提取方法和基因检测方法进行综述,对比了各种方法的优缺点,展望了该领域的发展趋势。     

薄层色谱法快速鉴别潲水油和煎炸老油的研究

潲水油被炼制并流回食用油行列的事件逐年增多,为防止此类有害油品流回食用油行列,寻找快速而准确的鉴别方法,对从市场购买的常见食用植物油以及采集到的潲水油、煎炸老油进行薄层色谱分析,发现潲水油和煎炸老油的薄层色谱有明显的拖尾斑,而食用植物油则没有.拖尾斑成分经柱色谱分离并进行红外分析,结果表明,潲水油、煎炸老油的拖尾成分是合格食用油所不含的醛、酮类化合物.薄层色谱法可以作为鉴别合格食用植物油与潲水油、煎炸老油的快速方法.     

基于特征波长提取的激光近红外光谱快速鉴别食用植物油种类

提出了基于CARS、SPA和CARS-SPA特征波长提取的激光近红外光谱技术快速鉴别食用植物油种类的方法。应用光谱仪采集127个食用植物油样本的光谱数据,采用标准正态变量变换算法(SNV)、标准正态变量变换和去趋势技术联用算法(SNV-DT)对其进行预处理,采用CARS、SPA和CARS-SPA 3种方法对经过预处理的光谱数据进行特征波长提取,应用支持向量机分类方法(SVC)建立食用植物油种类定性分类校正模型,选择网格搜索算法对模型参数组合(C,g)进行寻优,确定最优参数组合。结果表明,CARS-SVC、SPA-SVC和CARS-SPA-SVC模型预测集准确率均达到96.77%,预测效果理想,其中SNV-DT-SPA-SVC模型预测效果最优,预测集准确率达到100%。综上基于特征波长提取的激光近红外光谱分析技术能够快速准确鉴别食用植物油种类,为便携式现场检测设备开发提供了理论基础。     

基于磁性纳米粒子的粮油制品真伪鉴别技术研究

通过PCR检测食用油中内源性DNA是鉴定食用植物油品种真实属性,检测食用油掺假的一种有效方法。然而由于精炼的食用油中DNA含量极低,如何有效富集食用油中的DNA是实现PCR鉴别粮油的关键。因此,作者研究了磁珠法富集食用油中的DNA并通过实时荧光PCR检测芝麻油、菜籽油、稻米油的内源基因。结果表明经过5次乳化后和磁珠进一步富集水相中的DNA,实时荧光PCR成功检测到了食用油中的内源性基因,琼脂糖凝胶电泳分析进一步证明实现了上述3种食用植物油的定性鉴定。     

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。     

基于统计学习理论的食用油红外光谱分析方法研究

目的建立不同品质食用油快速分类的中红外光谱检测方法。方法不同品质的食用油在化学组分上是存在差异的,利用中红外光谱技术全面反映和整体把握食用油的化学成分信息,并借助主成分分析(PCA)结合马氏距离法对食用油的中红外光谱图进行预处理,提取其特征信息,然后通过基于统计学习理论的支持向量机(SVM)建立相应分类模型,运用模型自动鉴别不同品质的食用油类别属性。结果实验通过从市场上随机抽取食用油样本,选取了3种不同品牌的大豆油、花生油共60个样本进行测试,分类正确率达到了100%。结论基于统计学习理论的食用油红外光谱分析方法对不同品质食用油的快速分类鉴别是有效的。     

分子光谱技术结合深度学习模型识别食用植物油种类

为实现对食用植物油的快速无损识别，采用衰减全反射-傅里叶变换红外光谱获取10种食用植物油样本的340份谱图数据，经过预处理消除光谱数据中的噪声与背景干扰，通过主成分分析降维特征提取3个主成分，在此基础上构建KNN模型与基于SSA算法优化的BP神经网络模型，对植物油种类进行识别并对识别效果进行比较。结果表明：KNN模型的识别准确率可达97.7%;基于SSA算法优化的BP神经网络分类效果最佳，识别准确率达100%,而传统BP神经网络模型识别准确率仅为87.6%。综上，建立的分子光谱技术结合深度学习模型识别食用植物油种类的新方法，实现了对食用植物油种类的准确识别。     

山茶籽油真实属性鉴别方法研究进展

山茶籽油是一种纯天然高级食用植物油,富含油酸、亚油酸等功能性成分,具有抗衰老、提高免疫力、预防肥胖等作用。近年山茶籽油因其具有极高的营养价值,备受人们关注。然而,一些不法商贩为了谋取利益,在山茶籽油中掺入低价食用油欺骗消费者,扰乱其市场秩序。因此,为了保障消费者的合法权益和山茶籽油的良性发展,研究者必须采用相应的检测方法鉴别其真实属性。本文综述各类检测方法在鉴别山茶籽油真实属性中的应用现状,如理化分析法、光谱法、色谱法、电子鼻技术等,并根据当前鉴别方法存在的缺陷,对未来分析山茶籽油真实属性的研究趋势进行展望,旨在为食用植物油的掺杂掺假检测提供理论参考。     

拉曼光谱结合距离匹配法快速鉴别掺伪食用油

以农贸市场购买的散装问题油为掺伪物,采用大豆油和玉米油为简单背景制备掺伪样本65份,采用4类食用调和油为复杂背景制备掺伪样本40份,收集市售合格食用植物油样本27份。按样本数3∶1划分建模集和校验集,采用拉曼光谱和距离匹配法分别建立简单背景和复杂背景的食用油掺伪快速定性识别模型:在简单背景掺伪下采用全谱建模预测可得真样本识别率为85.7%,伪样本识别率为94.1%,总识别率为91.7%;在复杂背景掺伪下经谱区挑选优化建模预测可得真样本识别率为87.5%,伪样本识别率为100%,总识别率为94.4%。试验结果表明拉曼光谱结合距离匹配法能简单、有效、快速地检测食用植物油是否掺伪。     

?植物油料热处理影响油脂氧化稳定性机理的研究进展

植物油料的热处理是我国植物油脂制备工艺中必不可少的一个加工环节。在追求安全营养的前提下,适度的植物油料热处理,在降低水分含量、提高出油率的同时,更赋予油脂特征风味、最大限度保留营养素、去除危害物和避免其形成,从而提高油脂的食用价值和商品价值。针对植物油料热处理影响油脂品质的问题,本文综述了植物油料热处理影响油脂氧化稳定性机理的研究进展,同时对植物油料热处理影响油脂氧化稳定性机理尚未研究清楚的困难点进行了总结和分析。旨在对植物食用油脂的适度加工提供一定的参考,对我国植物食用油脂产业的发展提供一定的帮助。     

食用植物油鉴伪研究进展

近年来,食用植物油掺假问题引起了社会的广泛关注。本文通过收集相关的文献资料,对我国食用油鉴伪的研究进展进行了阐述,简要介绍了食用植物油掺假的现状,从食用植物油的组分包括脂肪酸、甘油三酯、甾醇、维生素E、挥发性成分以及其他成分和整体特征差异两个方向综述了目前植物油鉴伪的国内外研究进展,并对食用植物油鉴伪的研究发展趋势进行了展望。