牦牛奶粉的掺假检测和产地识别有助于保障食品安全、维护消费者权益,是促进乳制品市场健康发展的重要举措。传统的DNA检测方法和稳定同位素分析技术的检测周期长,难以满足快速、低成本现场分析的需求。针对以上问题,本研究建立了一种基...牦牛奶粉的掺假检测和产地识别有助于保障食品安全、维护消费者权益,是促进乳制品市场健康发展的重要举措。传统的DNA检测方法和稳定同位素分析技术的检测周期长,难以满足快速、低成本现场分析的需求。针对以上问题,本研究建立了一种基于近红外光谱技术(Near-infrared Spectroscopy,NIRS)快速辨别牦牛奶粉掺假及产地的方法。收集了来自四川、甘肃、云南及青海的9个品牌的牦牛奶粉。在制备掺假样品之前,采用聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction,PCR)技术和DNA凝胶电泳验证所收集的牦牛奶粉中是否掺杂了牛奶粉。完成验证后,进行掺假样品的制备以及近红外光谱数据的采集。采用K最邻近法(K-Nearest Neighbors,KNN)建立分类模型,偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)建立定量预测模型。通过优化光谱预处理方法和变量筛选方法进一步提升定量预测模型的预测能力。结果表明,KNN对牦牛奶粉掺假检测(纯牛奶粉、纯牦牛奶粉、掺杂着牛奶粉的牦牛奶粉)及产地识别(四川、甘肃、云南、青海)实现了100%的正确分类。掺假定量预测模型的校正集相关系数(R_(c))为0.9975,预测集相关系数(R_(p))为0.9913,预测集均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)为1.9823%,性能偏差比(Ratio of Performance to Deviation,RPD)为7.2522。本方法可快速、准确地预测牦牛奶粉中牛奶粉的掺杂以及牦牛奶粉产地的辨别,为牦牛奶粉的质量控制提供技术支持。展开更多
中药材是重要的经济植物,其产品品质一直备受人们关注。影响其品质的因素众多,重金属污染作为重要影响因素之一,会使其品质下降。探讨重金属污染对中药材影响的研究进展、热点及发展趋势,为进一步了解重金属污染对中药材影响提供依据。...中药材是重要的经济植物,其产品品质一直备受人们关注。影响其品质的因素众多,重金属污染作为重要影响因素之一,会使其品质下降。探讨重金属污染对中药材影响的研究进展、热点及发展趋势,为进一步了解重金属污染对中药材影响提供依据。结合文献计量学法,通过Web of Science(WOS)核心合集数据库和中国知网(CNKI)下载的1994—2023年重金属污染对中药材影响的相关文献作为研究对象,利用CiteSpace和VOS viewer可视化分析软件,从不同角度对重金属污染影响中药材相关领域进行可视化分析。结果表明,1994—2023年有关重金属污染对中药材影响方面研究的发文量总体呈上升趋势,2022年的发文量最多,为491篇;中文文献相较于英文文献的发文量少;中国、美国和日本3国的发文量排世界的前3位;北京中医药大学发文290篇,在该研究领域的研究机构中占主要地位。该领域共有368种来源出版物,药材、农药残留、土壤、重金属及修复等是该领域的重点研究对象。在重金属污染对中药材影响的研究领域中,中药材和污染物受到较大的重视,是目前的研究前沿,植物药滇重楼值得继续关注。展开更多
目的建立一种基于近红外光谱技术快速测定文山三七4种品质指标的方法。方法采用GB/T19086—2008《地理标志产品-文山三七》中规定的方法测定文山三七的水分、总灰分、酸不溶性灰分以及皂苷的含量,建立标杆数据。采集文山三七样品的近红...目的建立一种基于近红外光谱技术快速测定文山三七4种品质指标的方法。方法采用GB/T19086—2008《地理标志产品-文山三七》中规定的方法测定文山三七的水分、总灰分、酸不溶性灰分以及皂苷的含量,建立标杆数据。采集文山三七样品的近红外光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法建立模型。通过优化光谱预处理方法和变量筛选方法进一步提升模型的预测能力。结果文山三七水分、总灰分、酸不溶性灰分以及皂苷的校正集相关系数(Rc)分别为0.9891、0.9703、0.9803、0.9462,预测集相关系数(Rp)分别为0.9867、0.9678、0.9691、0.8122,预测集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.1875、0.1405、0.0662、0.6574,性能偏差比(ratio of performance to deviation,RPD)分别为3.814、3.2300、3.9183、1.7641。结论本方法可以快速、准确地测定文山三七中4种关键品质指标,为文山三七的质量控制提供了一种快速有效的检测方法。展开更多
文摘牦牛奶粉的掺假检测和产地识别有助于保障食品安全、维护消费者权益,是促进乳制品市场健康发展的重要举措。传统的DNA检测方法和稳定同位素分析技术的检测周期长,难以满足快速、低成本现场分析的需求。针对以上问题,本研究建立了一种基于近红外光谱技术(Near-infrared Spectroscopy,NIRS)快速辨别牦牛奶粉掺假及产地的方法。收集了来自四川、甘肃、云南及青海的9个品牌的牦牛奶粉。在制备掺假样品之前,采用聚合酶链式反应(Polymerase Chain Reaction,PCR)技术和DNA凝胶电泳验证所收集的牦牛奶粉中是否掺杂了牛奶粉。完成验证后,进行掺假样品的制备以及近红外光谱数据的采集。采用K最邻近法(K-Nearest Neighbors,KNN)建立分类模型,偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)建立定量预测模型。通过优化光谱预处理方法和变量筛选方法进一步提升定量预测模型的预测能力。结果表明,KNN对牦牛奶粉掺假检测(纯牛奶粉、纯牦牛奶粉、掺杂着牛奶粉的牦牛奶粉)及产地识别(四川、甘肃、云南、青海)实现了100%的正确分类。掺假定量预测模型的校正集相关系数(R_(c))为0.9975,预测集相关系数(R_(p))为0.9913,预测集均方根误差(Root Mean Square Error of Prediction,RMSEP)为1.9823%,性能偏差比(Ratio of Performance to Deviation,RPD)为7.2522。本方法可快速、准确地预测牦牛奶粉中牛奶粉的掺杂以及牦牛奶粉产地的辨别,为牦牛奶粉的质量控制提供技术支持。
文摘中药材是重要的经济植物,其产品品质一直备受人们关注。影响其品质的因素众多,重金属污染作为重要影响因素之一,会使其品质下降。探讨重金属污染对中药材影响的研究进展、热点及发展趋势,为进一步了解重金属污染对中药材影响提供依据。结合文献计量学法,通过Web of Science(WOS)核心合集数据库和中国知网(CNKI)下载的1994—2023年重金属污染对中药材影响的相关文献作为研究对象,利用CiteSpace和VOS viewer可视化分析软件,从不同角度对重金属污染影响中药材相关领域进行可视化分析。结果表明,1994—2023年有关重金属污染对中药材影响方面研究的发文量总体呈上升趋势,2022年的发文量最多,为491篇;中文文献相较于英文文献的发文量少;中国、美国和日本3国的发文量排世界的前3位;北京中医药大学发文290篇,在该研究领域的研究机构中占主要地位。该领域共有368种来源出版物,药材、农药残留、土壤、重金属及修复等是该领域的重点研究对象。在重金属污染对中药材影响的研究领域中,中药材和污染物受到较大的重视,是目前的研究前沿,植物药滇重楼值得继续关注。
文摘目的建立一种基于近红外光谱技术快速测定文山三七4种品质指标的方法。方法采用GB/T19086—2008《地理标志产品-文山三七》中规定的方法测定文山三七的水分、总灰分、酸不溶性灰分以及皂苷的含量,建立标杆数据。采集文山三七样品的近红外光谱数据,利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)方法建立模型。通过优化光谱预处理方法和变量筛选方法进一步提升模型的预测能力。结果文山三七水分、总灰分、酸不溶性灰分以及皂苷的校正集相关系数(Rc)分别为0.9891、0.9703、0.9803、0.9462,预测集相关系数(Rp)分别为0.9867、0.9678、0.9691、0.8122,预测集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)分别为0.1875、0.1405、0.0662、0.6574,性能偏差比(ratio of performance to deviation,RPD)分别为3.814、3.2300、3.9183、1.7641。结论本方法可以快速、准确地测定文山三七中4种关键品质指标,为文山三七的质量控制提供了一种快速有效的检测方法。
