HPLC分析植物油脂甘油三酯结构组成的研究现状

甘油三酯是植物油脂的主要成分,分析其结构组成可了解植物油脂性质及用途,也可作为鉴别各种植物油脂特征的指纹信息.目前对于植物油脂甘油三酯的高效液相色谱分析在新技术、新方法的基础上获得了很多成就,重点介绍了高效液相色谱法在分析植物油脂甘油三酯结构组成方面的研究现状及进展.     

基于脂肪酸分析识别猪油和鸡油

用气相色谱法分析猪油和鸡油脂肪酸信息,猪油含有17种脂肪酸,鸡油含有13种脂肪酸.采用不同的数据处理方法对猪油和鸡油进行识别分析.结果显示,主要脂肪酸比值法和针对全部脂肪酸信息进行K-均值聚类分析具有一定的可行性,而针对主要脂肪酸信息进行聚类分析会丢失一些脂肪酸信息,聚类正确率较低.本研究为探索建立识别地沟油分析方法提供参考数据和方法.     

用三维荧光光谱法测定8种植物油脂的荧光信息

选取花生油、大豆油、菜籽油、芝麻油、玉米油、葵花籽油、米糠油和棉籽油8种植物油脂共98个样品,采用Gary Eclipse荧光光度计,在激发狭缝和发射狭缝宽度为5 nm、激发波长在250～700 nm范围内以10 nm为间隔、发射波长在240～760 nm范围内的条件下扫描样品的发射光谱,获得每个样品的三维荧光光谱.用Origin7.5软件绘制光谱数据的二维等高线图,用于研究各种油脂的荧光信息.结果显示,8种油脂的荧光信息有显著差别.     

脂肪酸分析结合基团红外光谱吸收识别稻米油

采用气相色谱法和红外光谱法结合簇类的独立软模式(SIMCA)识别方法对稻米油进行识别分析方法的研究.计算4种植物油(稻米油、大豆油、花生油和菜籽油)中8种脂肪酸含量;油脂样品和糠蜡样品采用傅里变换红外吸收光谱仪分别扫描其光谱,以1 080～1 125 cm-1和1 680～1 780 cm-1波段处的吸收值为不同种类油脂的红外特征信息.用SIMCA识别法分别对4种植物油建立种类识别模型.然后,以各种植物油脂的脂肪酸和红外吸收光谱的吸收值信息为变量,建立各种油脂的主成分分析模型,随机抽取2/3的样本为训练集,1/3为验证集,对所建立模型进行识别并验证,两种变量得到的模型的Q值均为0.9.两种方法的识别结果分别为97％和100％.     

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。