| 基于近红外光谱的海藻糖浆组分快速定量检测 |
| |
| 引用本文： | 郑瑞娜,谢定,杨倩圆. 基于近红外光谱的海藻糖浆组分快速定量检测[J]. 食品与机械, 2017, 33(10): 60-63,134 |
| |
| 作者姓名： | 郑瑞娜 谢定 杨倩圆 |
| |
| 作者单位： | 长沙理工大学化学与生物工程学院，湖南 长沙 410114 |
| |
| 基金项目： | 农业部财政部项目（编号：农办财函[2016]6号）；湖南省自然科学基金（编号：2015JJ2010） |
| |
| 摘 要： | 研究采用近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)快速检测单酶法生产海藻糖浆(海藻糖、麦芽糖及葡萄糖)组成的方法。取65个海藻糖浆作为样本,扫描得到近红外光谱图,分为48个样本校正集,17个样本预测集,计算分析结果表明:一阶微分(first derivative,1D)与S-G平滑(savitzky-golay filter)组合处理为最优预处理方法;运用TQ analyst建模软件中主成分回归(principal component regression,PCR)算法和偏最小二乘法(partial least squares,PLS)算法分别对海藻糖浆建模,发现采用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)的海藻糖浆组分模型稳定性和预测能力更好;运用PLS、1D、S-G平滑组合预处理海藻糖浆组分模型,不仅降低光谱的背景噪声,同时还提高模型的稳定性。海藻糖浆各组分模型的交叉验证均方差(RMSEC)、交叉验证决定系数(Rc)、预测均方差(RMSEP)、预测决定系数(RP)依次为:海藻糖模型分别为0.188,0.995,0.089,0.989;麦芽糖模型分别为0.143,0.997,0.131,0.969;葡萄糖模型分别为0.147,0.997,0.094,0.999。NIRS检测快速、无损便捷,可用于检测单酶法生产海藻糖浆的组分。
|
| 关 键 词： | 海藻糖浆；定量；近红外光谱；偏最小二乘法 |
Rapid quantitative detection of trehalose syrup component based on near infrared spectroscopy |
| |
| ZHENGRuin,XIEDing,YANGQianyuan. Rapid quantitative detection of trehalose syrup component based on near infrared spectroscopy[J]. Food and Machinery, 2017, 33(10): 60-63,134 |
| |
| Authors: | ZHENGRuin XIEDing YANGQianyuan |
| |
| Affiliation: | College of Chemistry and Biology, Changsha University of Science and Technology, Changsha, Hunan 410114, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | trehalose syrup quantification near infrared spectrum partial least squares |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《食品与机械》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《食品与机械》下载全文 |
|
