科研产出
基于主要滋味成分指纹图谱和化学计量学鉴别海南不同地区咖啡豆
《热带作物学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：本研究对海南不同产地6种咖啡豆即兴隆咖啡（XL）、福山咖啡（FS）、琼海咖啡（QH）、白沙陨石岭咖啡（YSL）、母山1号咖啡（MS1）、母山2号咖啡（MS2）的主要滋味特征成分进行研究，比较不同产地咖啡烘焙豆间滋味特征成分组成和含量的差异性。基于主要滋味成分指纹图谱对海南6种咖啡豆的化学表征，研究产地对咖啡滋味特征成分的影响，并对6种咖啡进行区分。采用超高效液相色谱法测定6种咖啡豆中8种绿原酸、咖啡因、葫芦巴碱以及8种有机酸的含量；采用离子交换色谱-脉冲安培法测定咖啡样品中单糖的组成及含量；利用全自动氨基酸分析仪测定样品中氨基酸组成及含量。研究结果表明：6种咖啡的滋味成分含量差异显著，咖啡因和葫芦巴碱含量均在母山2号（MS2）咖啡豆中最高，在母山1号（MS1）中最低。氨基酸含量在琼海（QH）豆中最高，绿原酸和单糖含量在琼海（QH）豆中最低。绿原酸在6种咖啡烘焙豆中的含量顺序依次为：咖啡酰奎宁酸（CQAs）＞阿魏酰奎宁酸（FQAs）＞二咖啡酰奎宁酸（diCQAs）。6种咖啡样品中只有8种单糖组分被检测到，其中半乳糖含量最高。结合主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）化学计量学分析，成功将6种咖啡区分，其中兴隆咖啡、白沙陨石岭咖啡和母山二号咖啡间具有较高的相似性，表明基于主要滋味化学组分含量可用于鉴别海南不同产地咖啡。结果证明，通过主要滋味成分指纹图谱能够对不同产地咖啡进行良好区分。该研究揭示了不同产地咖啡的化学组成及品质特征，对咖啡风味品质提升及对优质产品的筛选和鉴别具有重要意义。
全文链接
请求原文
基于多元分类判别方法对普洱生茶进行产地溯源研究
《食品安全质量检测学报 》 2023 北大核心
摘要：目的 探究多元分类判别方法对普洱茶产地溯源的有效性与可行性.方法 基于云南5个产地的60份普洱茶生茶样本,利用5种有机成分以及36种矿物元素的含量,结合主成分分析、判别分析和多层感知器分析等多元分类方法构建普洱茶产地溯源模型.结果 普洱茶(生茶)中总计33项指标具有与产地的显著相关性.不同产地的普洱茶样本在主成分上有差异,但分类的准确性较低.通过判别分析得到了普洱茶产地溯源的判别函数和组质心函数,该样本溯源正确率高于98%.通过多层感知器分析,该方法的分类正确率最高,生茶样本的训练集和测试集分类正确率分别为100.0%和95.5%.结论 普洱茶中有机成分与矿物元素受环境因素影响,在各自产地间形成各自的指纹特征,多维组合可用于建立普洱茶产地溯源模型,为普洱茶产地追溯提供一定的方法支持.
全文链接
请求原文
基于稳定同位素与矿质元素的普洱生茶产地溯源研究
《农产品质量与安全 》 2023
摘要：为探究稳定同位素与矿质元素指纹分析对普洱茶生茶溯源的可行性,测定云南省3个地级市下5个不同县的30份普洱茶生茶样品中氮(N)、碳(C)稳定同位素比值、32种矿质元素和3种有机成分含量共37项指标,以及其生长土壤中的N、C、硫(S)稳定同位素比值.结合单因素方差分析、正交偏最小二乘判别分析(Orthogonal partial least squares-discriminantanalysis,OPLS-DA)、判别分析、神经网络-多层感知器分类方法,构建普洱茶生茶小尺度空间下的产地溯源模型.结果表明,普洱茶茶样中共有稳定同位素及矿质元素30项指标在不同产地间存在显著差异,不同产地的茶样和土壤稳定同位素比值存在一定的相关性,OPLS-DA不能很好地区分不同产地的茶样,构建的产地判别函数模型的初始判别正确率为90.0%,交叉验证正确率为90.0%.神经网络-多层感知器分类模型对不同产地茶样的训练集和测试集分类正确率均达到100%.普洱茶生茶中稳定同位素比值、矿物元素与有机成分会受环境因素的影响,在不同的产地形成各自的指纹特征,可用于建立普洱茶产地溯源模型,为普洱茶生茶在小尺度空间的产地追溯提供一定的理论依据.
全文链接
请求原文
光谱数据融合对绒柄牛肝菌产地溯源研究
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI 北大核心 CSCD
摘要：由于国内外食品市场准入制度和溯源体系不完善,销售商乱用虚假标签等现象的发生,使得食品安全形势愈发严峻。为了保障野生食用菌的安全性,保护云南高原特色农业品牌战略,亟需建立快速准确的产地溯源方法。通过采集云南及其周边8个产地、79个绒柄牛肝菌子实体的紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)与傅里叶变换红外光谱(FTIR),采用多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、二阶导数(2D)、平滑(SG)等算法对原始光谱进行预处理。基于低级与中级数据融合策略,将预处理后的UV-Vis与FTIR光谱信息进行融合,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM),建立牛肝菌产地鉴别模型,确定最佳产地溯源方法。对光谱融合数据进行系统聚类分析(HCA),探讨不同产地样品整体化学信息的差异性与相关性。结果显示:(1)采用MSC+2D和SNV+2D对UV-Vis与FTIR光谱进行预处理,R~2Y与Q~2最大,分别为61.58%,95.09%和50.85%,82.16%,表明MSC+2D与SNV+2D为UV-Vis与FTIR光谱的最佳预处理方法;(2)基于UV-Vis,FTIR,低级与中级数据融合建立的PLS-DA与SVM模型,样品分类错误总数分别为24,6,2,2和6,1,1,0,表明数据融合模型分类效果优于单一UV-Vis与FTIR模型;(3)中级数据融合模型中,SVM对所有样品的分类全部正确,PLS-DA的分类错误总数为2,表明基于SVM的中级数据融合策略分类效果优于PLS-DA;(4)低级和中级数据融合HCA模型,分别有4和1个样品不能与同一类区域样品聚为一类,表明中级数据融合优于低级数据融合;由中级数据融合HCA图可知,同一产地样品聚类距离小于不同产地之间聚类距离,表明同一产地样品整体化学成分类较相似,且同一产地不同采集地点的差异小于不同产地之间的差异。采用UV-Vis与FTIR光谱中级数据融合策略结合SVM,能够对不同产地来源牛肝菌样品进行准确鉴别,为野生食用菌产地溯源研究提供一种新方法。
关键词： 产地溯源 数据融合 绒柄牛肝菌 紫外-可见吸收光谱 傅里叶变换红外光谱
全文链接
请求原文
不同部位矿质元素与红外光谱数据融合对美味牛肝菌产地溯源研究
《光谱学与光谱分析 》 2018 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：野生食用菌产地溯源研究中,采用单一有机成分或矿质元素指纹存在一定局限性。利用不同指纹分析技术的互补性与协同性,将不同部位与类型的化学信息进行融合,探讨此方法对野生食用菌产地溯源的可行性,以期为野生食用菌溯源提供新的思路与科学依据。通过测定云南7个产地、124个美味牛肝菌(菌柄、菌盖)中15种矿质元素的含量,以及子实体傅里叶变换红外光谱(FTIR)。标准正态变换(SNV)、二阶导数(2D)等算法对原始光谱进行预处理。基于低级与中级数据融合策略,将预处理后的FTIR光谱与菌柄、菌盖矿质元素数据进行融合,结合支持向量机(SVM)分别建立菌柄、菌盖、FTIR、低级数据融合(菌柄+菌盖,菌柄+菌盖+FTIR)与中级数据融合(菌柄+菌盖+FTIR)判别模型;分析比较模型参数,确定快速甄别美味牛肝菌产地的可靠方法。结果显示:(1)菌盖中Cd,Cr,Cu,Li,Mg,Na,P和Zn元素平均含量高于菌柄,Ba,Ca,Co,Ni,Rb,Sr和V元素在菌柄中平均含量高于菌盖。美味牛肝菌中人体必需矿质元素Ca,Cu,Mg,P和Zn平均含量远高于小麦、水稻干品和新鲜蔬菜,与动物干制品含量相似;(2)FTIR光谱数据最佳预处理方法为3D+SNV,其Q2和R2 Y分别为76.64%,88.91%;(3)菌柄、菌盖、FTIR、低级数据融合与中级数据融合SVM模型,c值分别为8 192,4 096,1.414 2,11.313 7,1和0.7071 1,菌柄和菌盖模型c值较大,表明采用单一菌柄或菌盖矿质元素含量数据,SVM训练存在过拟合风险,判别效果较差;(4)FTIR、低级数据融合和中级数据融合SVM模型,样品分类错误总数分别为7,9,7和0,中级数据融合(菌柄+菌盖+FTIR)模型样品分类正确率最高。表明基于中级融合策略将不同部位矿物元素和子实体FTIR光谱数据融合,可作为野生食用菌产地溯源的一种有效方法。
关键词： 产地溯源 美味牛肝菌 矿质元素 FTIR 不同部位 数据融合
全文链接
请求原文
首页上一页1下一页尾页
