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乳及乳制品蛋白质掺假检测研究进展
被引量：
15
1
作者
杨光
王加启
+5 位作者
卜登攀
哈斯额尔敦
刘庆生
孙鹏
刘开朗
雒秋江
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期306-312,共7页
阐述两类方法、一个原则:乳及乳制品蛋白质掺假特异性检测方法和乳及乳制品蛋白质掺假非特异性检测方法;任何一种乳品蛋白质掺假检测方法的建立都要以某一特定蛋白质差异性为依据的原则。
关键词
乳制品
蛋白质掺假
特异性检测
非特异性检测
差异性
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职称材料
电子鼻结合化学计量法对羊奶中蛋白质掺假的识别
被引量：
12
2
作者
贾茹
张娟
+1 位作者
王佳奕
丁武
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期308-312,共5页
利用电子鼻结合化学计量法对羊奶中的蛋白质掺假进行定性和定量的研究。用电子鼻检测掺入了不同蛋白质物质的羊奶,采用主成分分析、线性判别分析对电子鼻响应值进行定性分析,采用线性回归分析、Fisher判别分析以及K-最邻近值分析对电子...
利用电子鼻结合化学计量法对羊奶中的蛋白质掺假进行定性和定量的研究。用电子鼻检测掺入了不同蛋白质物质的羊奶,采用主成分分析、线性判别分析对电子鼻响应值进行定性分析,采用线性回归分析、Fisher判别分析以及K-最邻近值分析对电子鼻响应值进行定量分析。结果表明:主成分分析和线性判别分析都能够区分不同类别的掺假样品。线性回归分析的决定系数为84.5%,表明回归方程估测可靠程度较高。Fisher判别分析的原始分类的正确率达到100.0%,交叉验证的正确率为98.2%,说明其预测结果较好。K-最邻近值分析对训练集的分类正确率达到95.1%,对验证集的分类正确率为97.1%,说明模型的预测结果良好。说明应用电子鼻技术检测羊奶中的蛋白质掺假具有一定的可行性。
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关键词
羊奶
蛋白质掺假
电子鼻
化学计量法
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职称材料
题名
乳及乳制品蛋白质掺假检测研究进展
被引量：
15
1
作者
杨光
王加启
卜登攀
哈斯额尔敦
刘庆生
孙鹏
刘开朗
雒秋江
机构
中国农业科学院北京畜牧兽医研究所
新疆农业大学动物营养实验室
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期306-312,共7页
基金
国家现代农业产业技术体系建设专项(nycytx-04-01)
文摘
阐述两类方法、一个原则:乳及乳制品蛋白质掺假特异性检测方法和乳及乳制品蛋白质掺假非特异性检测方法;任何一种乳品蛋白质掺假检测方法的建立都要以某一特定蛋白质差异性为依据的原则。
关键词
乳制品
蛋白质掺假
特异性检测
非特异性检测
差异性
Keywords
dairy products
protein adulteration
specific identification
non-specific identification
difference
分类号
TS252 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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职称材料
题名
电子鼻结合化学计量法对羊奶中蛋白质掺假的识别
被引量：
12
2
作者
贾茹
张娟
王佳奕
丁武
机构
西北农林科技大学食品科学与工程学院
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期308-312,共5页
基金
陕西省社发攻关项目(2013k13-04-10)
国家自然科学基金面上项目(31172236)
文摘
利用电子鼻结合化学计量法对羊奶中的蛋白质掺假进行定性和定量的研究。用电子鼻检测掺入了不同蛋白质物质的羊奶,采用主成分分析、线性判别分析对电子鼻响应值进行定性分析,采用线性回归分析、Fisher判别分析以及K-最邻近值分析对电子鼻响应值进行定量分析。结果表明:主成分分析和线性判别分析都能够区分不同类别的掺假样品。线性回归分析的决定系数为84.5%,表明回归方程估测可靠程度较高。Fisher判别分析的原始分类的正确率达到100.0%,交叉验证的正确率为98.2%,说明其预测结果较好。K-最邻近值分析对训练集的分类正确率达到95.1%,对验证集的分类正确率为97.1%,说明模型的预测结果良好。说明应用电子鼻技术检测羊奶中的蛋白质掺假具有一定的可行性。
关键词
羊奶
蛋白质掺假
电子鼻
化学计量法
Keywords
goat milk
protein adulteration
electronic nose
chemometric methods
分类号
TS252.7 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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职称材料
题名
作者
出处
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1
乳及乳制品蛋白质掺假检测研究进展
杨光
王加启
卜登攀
哈斯额尔敦
刘庆生
孙鹏
刘开朗
雒秋江
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
15
下载PDF
职称材料
2
电子鼻结合化学计量法对羊奶中蛋白质掺假的识别
贾茹
张娟
王佳奕
丁武
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
12
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职称材料
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