花生籽仁蛋白质含量近红外光谱模型的建立

采用近红外漫反射光谱非破坏性分析,结合偏最小二乘法,以河北省地方花生品种为研究对象建立了花生籽仁蛋白质含量的近红外光谱模型。结果表明,对原始光谱数据采用一阶导数+变量标准化处理的方法建立的模型其校正或预测效果最佳。该模型的校正集和验证集决定系数分别为0.9245和0.9018,校正标准误和预测标准误分别为0.3601和0.4153。用该模型对16个未参与建模的花生品种进行了预测,结果表明该模型具有很好的预测能力,可以用于花生品种蛋白质含量的快速检测。     

食用向日葵子仁蛋白质含量近红外光谱模型的建立

以自育的57份食用向日葵子仁为测试对象,用化学方法测定蛋白质含量,对照近红外漫反射光谱,通过偏最小二乘法建立了食用向日葵子仁蛋白质含量的近红外光谱模型。结果表明,对原始光谱数据采用“一阶倒数+多元散射校正(FD+MSC)”处理的方法建立的模型其校正或预侧效果最佳。该模型的校正决定系数和验证决定系数分别为0.95和0.93,校正标准误和预测标准误分别为0.96和1.16。用该模型对16份未参与建模的食用向日葵材料进行了预测,结果表明该模型预测能力较好。     

向日葵籽仁脂肪和脂肪酸含量近红外光谱模型的建立

为实现向日葵品质的快速无损检测,选取50份具有代表性的油用向日葵材料,采用偏最小二乘法（PLS）构建籽仁脂肪、亚油酸、油酸、硬脂酸和棕榈酸含量的近红外光谱（NIRS）模型。结果表明,脂肪、亚油酸、油酸含量模型校正和验证相关系数均大于0.96,且预测值与化学值相对误差均在10%以下,能够达到样品成分含量的快速测定。硬脂酸和棕榈酸含量模型校正相关系数分别为0.92和0.82,验证相关系数分别为0.83和0.74,预测值与化学值相对误差在4.66%~17.99%之间,可用于样品成分含量的初步预测。本研究构建的NIRS模型,有助于油用向日葵种质资源品质鉴定和快速筛选。     

食源性致病菌的检测技术研究进展

食源性疾病已成为一个全球关注的食品安全问题,食源性致病菌是导致这一问题的主要因素,因此采用一定检测手段来控制食源性致病菌非常有必要。通过论述目前食源性致病菌的检测技术,分析各检测方法的特点,为检测机构或科研机构合理选择检测方法提供一个参考。     

烟叶总氮的近红外光谱检测模型研究

探索建立一种有效的烟叶总氮含量近红外光谱检测模型,并寻找1100~2500 nm波段中预测烟叶总氮含量的有效波长。采用多种不同的光谱处理方法,并选择较优的一阶导数光谱处理原始光谱,再用偏最小二乘回归建立模型和Martens不确定性检验方法选择有效波长。基于全部波长建立的模型,训练集r=0.9930,RMSE=0.0490;交叉验证r=0.9708,RMSE=0.0996;预测集r=0.9747,RMSE=0.0884。基于有效波长建立的模型,训练集r=0.9937,RMSE=0.0464;交叉验证r=0.9744,RMSE=0.0938;预测集r=0.9610,RMSE=0.1116,预测值与化学值的绝对误差小于0.227%,相对误差未超过0.1%。表明使用近红外光谱分析技术检测烟叶总氮含量较好,采用Martens不确定性检验方法选择有效波长,并利用有效波长预测烟叶总氮含量是可行的。     

玉米直链淀粉近红外模型的建立

为提高玉米直链淀粉含量育种效率,加速育种进程,本研究使用210份玉米材料,利用近红外谷物分析仪,建立玉米直链淀粉含量快速检测模型。结果表明:采用改进偏最小二乘法回归分析技术(MPLS),同时采用"SNV+Dtrend"的散射处理,加"1.4.4.1"的参数处理所得的结果最好,其定标标准偏差(SEC)是0.388,交叉检验误差是(SECV)是1.465,定标决定系数(RSQ)是0.963。验证结果表明:利用该模型的近红外检验结果和化学测定结果绝对误差均在1%以内,表明所建立的定标模型预测能力良好,可用于玉米材料直链淀粉含量的快速测定。     

烟叶化学成分协调性的近红外光谱检测模型研究

对烟粉全部近红外光谱数据采取不同的预处理方法来探究烟叶化学成分协调性（施木克值、糖碱比、氮碱比）,基于有效波长光谱数据建立相应的近红外光谱的检测模型,并利用偏最小二乘法(PLS)通过训练集的交叉验证建立回归模型。通过全部波长数据中值滤波平滑处理后建立施木克值的回归模型,预测集r=0.9861、RMSE=0.0548;通过全部波长数据卷积平滑二阶求导处理后建立糖碱比的回归模型,预测集r=0.9498、RMSE=0.9095;在对光谱数据处理较优的Norris一阶导数数组基础上选取30个有效波长建立氮碱比的回归模型,预测集r=0.9202、RMSE=0.6947。结果表明：利用近红外光谱可以较好地预测烤烟施木克值、糖碱比和氮碱比。     

大米蛋白质含量近红外光谱检测模型研究

探索建立一种有效的大米蛋白质含量近红外光谱检测模型,并寻找1100~2500nm波段中预测大米蛋白质含量的有效波长。采用面积归一化（Area Normalization）方法进行光谱预处理。用主成分回归方法建立回归模型,用Martens不确定性检验方法选择有效波长。发现利用主成分分析可以较好地区分出不同种类的米粉,样品在主成分上的得分可以作为鉴别米粉种类及品质的依据。基于全部波长建立的回归模型,训练集r=0.9923,RMSE=0.0747。交叉验证的结果r=0.9399,RMSE=0.2103。预测集r=0.9364,RMSE=0.1607。基于有效波长建立的回归模型,训练集r=0.9899,RMSE=0.0854。交叉验证结果r=0.9437,RMSE=0.2004。预测集r=0.9079,RMSE=0.1796。使用近红外光谱分析技术检测大米蛋白质含量是可行的,采用Martens不确定性检验方法选择有效波长,并利用有效波长预测大米蛋白质含量也是可行的。     

油菜品质近红外检测模型建立的研究

为实现油菜品质的快速检测,采用近红外光谱法测定油菜的水分、脂肪、蛋白质、纤维,并用光谱影响值法（Leverage）对异常值进行判断和处理,建立了油菜的水分、脂肪、蛋白质、纤维的近红外光谱检测模型,可以快速地检测油菜的水分、脂肪、蛋白质、纤维。     

贵定云雾茶近红外识别模型的初步建立

为了快速、准确的鉴定贵定云雾茶的真伪,以贵州省各地茶叶为研究对象,应用近红外漫反射光谱技术对贵定云雾茶进行定性分析。结合判别分析法(discriminant analysis,DA),光谱范围选取4235.35~4252.46、5484.32 ~5497.04、5999.06~6310.39 cm-1,并采用SNV结合一阶导数、Norris平滑的光谱预处理方式,主成分因子数选5,建立识别模型。结果表明,模型的正确识别率达到88.6%。为快速准确识别茶叶提供了一种新思路。     

马铃薯直链淀粉含量近红外模型的建立

为了快速高通量测定马铃薯淀粉中直链淀粉含量,缩短品质检测时间,进而加速育种进程,使用InfraXact Lab型近红外光谱分析仪测定马铃薯淀粉的近红外光谱值,并用常规化学分析方法测定样品淀粉中直链淀粉含量,将两者拟合建立定标模型。结果表明:直链淀粉含量定标方程的SECV值为1.415,而1-VR值为0.822,直链淀粉含量的验证参数SEP(C)值为0.406, RSQ值为0.836,证明定标的预测能力较好,可以用来进行马铃薯育种材料直链淀粉含量的粗略测定。     

五株食源性致病菌特异性卵黄抗体的研制

目的：确定制备用作食品添加剂的引起食品中毒常见的5种致病菌的高免卵黄抗体的技术参数。方法：以食品中常见的由该实验室分离和鉴定的沙门氏菌,金黄色葡萄球菌,溶血性链球菌,副溶血弧菌,变形杆菌五株地方性致病菌株的等量混合菌液用油佐剂乳化后免疫新开产的蛋鸡,收集高免蛋,利用水稀释法制备多克隆卵黄抗体,并用超滤法对其进行浓缩。结果：免疫后高免蛋收集的最佳时间为三免后第2~8周,水稀释法最佳稀释比例为1:6,pH值为5.2,通过超滤IgY浓度提高了6.48倍,IgY的纯度由原来的24.6%提高到42.3%。结论：通过上     

影响牛肉质量安全的主要食源性致病菌危害性分析

食源性致病菌是引起食源性疾病的首要原因,会对人类健康造成极大危害,是食品安全的重大隐患。而肉类食品因营养丰富,富含微生物生长所需要的糖份、蛋白质和水分,所以极易感染食源性致病菌等微生物,进而使食源性致病菌通过食物链危及人类健康。文章综述了中国牛肉受食源性致病菌污染的现状,旨在通过了解食源性致病菌在牛肉中的污染情况来控制牛肉中的食源性致病菌,确保牛肉的质量安全。     

基于近红外光谱的冷藏期番茄果实质地定量分析模型

以番茄样本为研究对象,建立基于近红外光谱的冷藏期果实质地定量分析模型。采用SPXY方法对样本集进行划分,经过不同光谱预处理方法比较后,在780~2 500,920~2 500,1 100~2 500 nm 3个波段范围内建立番茄果实质地定量偏最小二乘回归模型,根据相关系数以及预测标准差(RMSEP)分析得出最优模型。结果得出780~2 500 nm波段预测效果最佳,果肉平均硬度预测集相关系数为0.761,RMSEP为0.173;果皮破裂力预测集相关系数为0.809,RMSEP为0.820;果皮脆度预测集相关系数为0.803,RMSEP为0.831;果皮韧性预测集相关系数为0.764,RMSEP为0.427;预测集相关系数均达到0.760以上,RMSEP均小于0.850,模型效果比较好。结果表明,番茄果实质地的近红外无损检测可行,果实质地与近红外漫反射光谱具有显著相关性。     

食源性致病菌活的不可培养状态检测方法研究进展

细菌在常规培养基上无法生长形成正常的菌落或者不能形成肉眼可见的菌落,即细菌丧失了可培养能力,但仍然能够进行生命活动和新陈代谢,这种细菌生存的特殊状态被称为活的不可培养状态(Viable but non-culturable state,VBNC状态)。在常规的食源性致病菌检测方面,由于VBNC状态的细菌无法经过常规的平板法检测,易造成VBNC状态细菌的漏检。介绍了VBNC状态细菌检测研究进展,旨在给食源性致病菌的防范控制提供一定的科学依据。     

小麦品质的近红外光谱研究

使用附φ60mm积分球的日立330分光光度计及P—E3600数据台,进行谷物的近红外反射光谱(NIRS)的测试及数据处理。探讨了样品厚度、样品压片压力大小,样品粒度大小对测定的影响。测试了50个不同地区,不同品种的小麦样品,并对NIRS数据进行了10g1/R,Δ(log1/R)的数学转换及线性和非线性逐步回归处理,建立了与水份、蛋白质、面筋率、容重相关系数分别为0.914,0.978,0.94,0.926的回归方程。     

近红外光谱数据分析方法的研究进展

分析了近红外光谱分析技术的特点,总结了数据处理方法的发展趋势。详细综述了光谱的预处理、定性和定量模型建立方法的研究进展。在光谱的预处理方面,目前常用的方法有:平滑、多元散射校正(MSC)、傅里叶变换(FT)、小波变换(WT)等。小波变换是近几年发展起来的一种数据处理技术,它比较稳定,具有局部性质。模型优化方法主要包括偏最小二乘法(PLS)、拓扑学方法、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)等。蚁群算法是新近发展起来的基于群体智能的仿生优化算法。SVM可以减少结构风险和机会风险,是目前理论应用工作者的研究重点。     

影响牛肉质量安全的主要食源性致病菌的危害性分析

食源性致病菌是引起食源性疾病的首要原因,会对人类健康造成极大危害,是食品安全的重大隐患。而肉类食品因营养丰富,富含微生物生长所需要的糖份、蛋白质和水分,所以极易感染食源性致病菌等微生物,进而使食源性致病菌通过食物链危及人类健康。本文综述了我国牛肉受食源性致病菌污染的现状,旨在通过了解食源性致病菌在牛肉中的污染情况来控制牛肉中的食源性致病菌,确保牛肉的质量安全。