索氏抽提测定含油量的方法改良及其应用

对索氏抽提法测定含油量的方法进行了改良,在原索氏抽提装置上加装了恒温冷凝水系统,将冷凝水温度改为恒温15℃。改良后的索氏抽提法与原方法相比,测定结果的准确度和灵敏度显著提高,有效消除了因季节、气候等因素引起的温度变化所带来的测定值差异。2007年至2010年加拿大谷物委员会组织36家国际权威油料检测实验室开展国际油料品质比对检测,结果显示,本实验室检测结果|Z|值均小于2,且采用改良索氏抽提法后,测定结果的Z比分数由-1.98~-0.12减小到-0.60~0.20,相对偏差由-2.5%~-0.38%减小到-1.24%~0.24%,实现了含油量检测结果的国际接轨。     

近红外光谱法对食用植物油品种的快速鉴别

以食用植物油为研究对象,建立了一种用近红外光谱技术鉴别食用植物油品种的方法。分别采用系统聚类法、主成分分析法、BP人工神经网络法进行了4个常用品种食用植物油的鉴别研究。结果表明,系统聚类法和主成分分析法均只能鉴别出4种植物油中的大豆油和花生油,不能识别玉米油和芝麻油,鉴别率仅为31.2%;利用BP人工神经网络法将60个校正集样品的11个主成分数据作为BP网络输入变量,建立的3层BP人工神经网络鉴别模型对4种植物油品种的鉴别效果最优,鉴别率为100%,表明BP人工神经网络法具有很好的分类和鉴别常用食用植物油品种的效果。     

中国西南花生产区黄曲霉菌分布、产毒力及花生黄曲霉毒素污染

为探明中国西南花生产区黄曲霉菌分布、产毒力及产后花生黄曲霉毒素污染情况,从云南广南、西藏察隅、四川蓬安采集177份花生、土壤样品,共分离鉴定出黄曲霉菌206株,分析其分布及产毒特征,并调查71份产后花生样品黄曲霉毒素污染情况。结果表明,四川蓬安花生产地黄曲霉菌分布最广,数量最多,其检出率和菌落数分别为50.0%、212.0 CFU/g,西藏察隅黄曲霉菌分布最少（18.1%,52.8 CFU/g）。菌株产毒力研究结果表明,88.6%的菌 株能产生黄曲霉毒素,产毒类型以B族毒素为主,尤其是AFB1,其含量在0～8500μg/L,平均产毒能力排序为：云南广南（4393.4μg/L）>西藏察隅（1991.0μg/L）>四川蓬（1259.3μg/L）;不产毒菌株占11.4%,均来自西藏察隅。对产后花生黄曲霉毒素污染研究发现,西南地区花生黄曲霉毒素污染较轻,阳性样品检出率为7.0%,AFB1含量在0~7.2 μg/kg;四川蓬安花生样品AFB1检出率为4.2%,含量0~7.2 μg/kg,云南广南AFB1检出率为16.7%,含量0~2.1 μg/kg, 西藏察隅样品未检出AFB1。西南产区黄曲霉菌检出率越高、菌落数越多,产后花生黄曲霉毒素污染越严重。     

黄曲霉毒素抗原分子中半抗原偶联比对免疫分析灵敏度的影响

为提高黄曲霉毒素的检测灵敏度,探明黄曲霉毒素抗原分子中半抗原偶联比对免疫分析灵敏度的影响。采用黄曲霉毒素M1与羧甲氧基羟氨半盐酸盐进行肟化反应生成半抗原,再经活泼脂法,将半抗原与牛血清白蛋白（BSA）脱水反应实现偶联,生成自制人工抗原AFM1-BSA。采用竞争ELISA法、荧光与紫外光谱法鉴定,结果均证明自制人工抗原AFM1-BSA合成成功。进一步通过摩尔消光系数测算得AFM1的自制和商业抗原偶联比分别为0.7和6.3,自制抗原偶联比仅是商业抗原的1/9,二者偶联方法相同,但偶联比差异显著,为进一步研究比较提供了可能。将自制人工抗原AFM1-BSA和商业抗原AFM1-BSA分别与实验室自制的系列黄曲霉毒素单抗1C11、2C9、LM13、LM47反应,结果显示四种抗体对商业抗原均有很高的灵敏度,只有2C9对自制人工抗原有较高的灵敏度（1.997 ng/mL）,明显低于商业抗原作为包被抗原与2C9反应时的灵敏度（0.047 ng/mL）,说明针对同一种毒素AFM1制备的抗体,高偶联比抗原有助于提高免疫分析灵敏度。研究结果为AFM1高灵敏免疫检测技术研究提供了科学依据。     

环糊精对花生黄曲霉毒素B_1荧光增强作用与应用研究

本文探讨了一种新型无毒的黄曲霉毒素荧光增强剂—β-环糊精及其衍生物。结果表明,在2mL黄曲霉毒素B1溶液中加入1mL0.01mol/Lβ-环糊精或其衍生物时荧光增强倍数最大,其中β-环糊精可使荧光信号增强5倍,2,6-二甲基-β-环糊精荧光增强倍数可达到8倍,表明β-环糊精及其衍生物对黄曲霉毒素荧光增强作用极为显著;利用该增强剂在黄曲霉毒素荧光增强前和荧光增强后的信号变化量和黄曲霉毒素浓度之间的线性关系建立了新型荧光增强剂免疫亲和柱荧光光度检测方法,最低检出限可达0.3μg/kg,相关系数都达到0.99以上;对花生样品的添加回收率在90%～120%之间;与基于高效液相色谱国家检测标准方法比对分析,两种检测方法无显著差异,相对误差小于4%,为黄曲霉毒素高灵敏快速检测技术开辟了新的途径。     

微波消解-石墨炉原子吸收光谱法测定花生中镉含量

本文研究了高脂肪高蛋白材料花生中镉含量测定方法.采用微波消解法处理花生样品,使用石墨炉原子吸收光谱法测定花生中镉含量.从广东、湖北和辽宁3省随机抽取收获的9个花生样品进行检测,镉含量范围为0.061～0.529mg/kg,RSD为1.22%～8.75% (n =6,c=0.859～7.409ng/mL),该方法检出限为...     

我国粮油质量安全防控技术研究与发展对策

粮油质量安全事关国民健康和农业产业可持续发展。我国粮油质量安全主要问题是真菌毒素污染和食用植物油掺假使伪与非法添加,在对国外粮油质量安全研究进展、发展政策环境,以及典型案例研究的基础上,分析了我国粮油质量安全防控技术研究现状、存在主要问题、发展趋势和技术需求,并提出了我国粮油质量安全防控技术研究与发展的对策建议。     

基于近红外光谱土壤水分检测模型的适应性

由于土壤水分的近红外光谱定量分析模型精度依赖于样品状态,故土壤水分定量分析模型的适应性极其重要。以湖北地区的3种土壤为研究对象,利用偏最小二乘法交叉验证建立了处理后样品下的土壤水分分析模型,模型预测值与标准值的决定系数R2为0.9946,交叉验证预测均方差为0.801%,模型预测决定系数R2为0.9919,预测均方差为0.912%;利用主成分分析了未处理土壤样品与处理土壤样品得分图的差异,结果表明定量分析模型对未处理样品的预测精度降低;采用斜率/截距的方法修正了12个未处理样品的模型预测值,预测平均绝对值误差从0.78%降低到0.38%,结果表明斜率/截距校正法能较好的提高近红外光谱土壤水分定量分析模型的适应性。     

近红外光谱和机器视觉信息融合的土壤含水率检测

为了精确、快速和稳定测定土壤含水率以及扩大所建模型的适应性,该文提出了机器视觉与近红外光谱技术融合的土壤含水率分析方法。通过试验建立了湖北地区主要土壤基于近红外光谱的土壤含水率分析模型、基于土壤表层图像特征参数的含水率分析模型和机器视觉与近红外光谱信息融合的土壤含水率分析模型。结果表明,基于近红外光谱含水率分析模型虽然具有较高的精度,但该模型预测非建模样品黄绵土误差均大于4%;以图像特征参数H,S和V所建BP人工神经网络非线性预测模型最优,模型的决定系数R2为0.9849,但当土壤水分饱和（达到20%以上）时存在分析误差;而所建立的土壤的近红外光谱与机器视觉BP神经网络信息融合模型可预测非建模样品黄绵土与水分饱和达20%以上土壤,决定系数R2可达到0.9961,融合模型分析精度均高于单独使用近红外光谱或机器视觉分析模型。     

油料产品产地溯源技术研究进展

油料产品可为人们提供必需脂肪酸和丰富的脂溶性营养成分,是居民膳食中不可或缺的一部分。然而,油料产品产地造假现象时有发生,损害消费者权益,威胁消费者身体健康,亟需建立有效的油料产品产地溯源技术。本文综述了油料产品产地溯源技术包括矿物元素指纹谱与稳定同位素比率法、光谱法、代谢指纹谱法以及DNA分子标记法等,介绍了几种溯源技术的原理和应用现状,分析了各种方法的优缺点,并对油料产品产地溯源技术应用前景进行展望,以期为油料产品产地溯源技术的进一步发展提供参考。