科研产出
光谱分析技术在野生食用牛肝菌研究中的应用研究进展
《食品科学 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：牛肝菌具有重要的食药用和经济价值,是世界性美味野生食用菌。其质量安全可控是保障消费者健康及产业绿色持续发展的基础,建立全面、稳定、系统的质量评价方法有利于强化牛肝菌质量控制,对市场稳定发展具有重要意义。光谱分析技术具有简便、快速、实用性强等特点,能够弥补传统感官评定的缺陷,提高分析准确性,广泛用于牛肝菌品质研究,是评价牛肝菌品质优劣、鉴别真伪以及确保其质量稳定一致的重要技术支撑。本文对近年国内外光谱分析技术在野生食用牛肝菌研究方面的应用现状和进展进行综述,探讨了红外、紫外光谱及多光谱信息融合技术在牛肝菌产地、种类、贮藏年限鉴别评价等方面的应用前景,以期为牛肝菌的深入研究和合理开发利用提供参考。
关键词： 牛肝菌 红外光谱 紫外光谱 多光谱信息融合 鉴别与评价
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傅里叶变换红外光谱和紫外光谱数据融合对牛肝菌种类的鉴别
《食品科学 》 2018 EI 北大核心 CSCD
摘要：采集5种共272份牛肝菌样品的傅里叶变换红外光谱和紫外光谱,结合多光谱信息融合策略,建立牛肝菌种类快速鉴别的方法。多元散射校正(multiplicative signal correction,MSC)及二阶导数(second derivative,2D)等预处理方法对原始光谱进行优化,比较优化处理对区分不同种类牛肝菌影响;利用优化处理后的光谱数据及融合数据建立偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)模型和支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型。结果显示:1)经过2D和MSC预处理后,不同种类牛肝菌的PLS-DA鉴别效果优于未优化模型,表明2D+MSC预处理优化了光谱信息并提高了分类准确度;2)基于傅里叶变换红外光谱、紫外光谱、低级融合和中级融合数据分别建立PLS-DA模型,预测正确率为86.87%、66.67%、78.89%和95.56%;建立SVM判别模型,预测正确率分别为88.89%、74.44%、91.11%和100.00%,表明中级融合技术对不同种类牛肝菌鉴别效果显著,优于其他技术;3)中级融合技术在PLS-DA模型和SVM判别模型中对样品的预测正确率分别为95.56%和100.00%,表明SVM判别模型对牛肝菌种类区分效果优于PLS-DA模型。采用中级融合技术建立SVM判别模型,快速鉴别牛肝菌种类,为牛肝菌种类鉴别和质量控制提供可靠、稳定的方法。
关键词： 数据融合 牛肝菌 种类鉴别 紫外光谱 傅里叶变换红外光谱
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多光谱数据融合技术对绒柄牛肝菌产地的鉴别
《食品科学 》 2018 EI 北大核心 CSCD
摘要：采集5个产地96份绒柄牛肝菌样品的红外光谱和紫外光谱,结合多光谱信息融合策略,建立快速、有效鉴别绒柄牛肝菌产地的方法。运用多元散射校正、标准正态变量、二阶导数等预处理方法对原始光谱数据进行优化处理,减少噪音干扰。选取具有指纹特性的光谱信息进行初级数据融合;通过偏最小二乘判别分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)筛选光谱数据中变量在投影方向重要程度大于1的波段,进行中级数据融合。利用优化处理后的单一光谱数据及多光谱融合数据建立PLS-DA模型和支持向量机(support vector machine,SVM)判别模型,比较两种判别模型对绒柄牛肝菌产地的鉴别效果。结果显示,通过红外光谱、紫外光谱、初级融合和中级融合数据分别建立PLS-DA模型,对绒柄牛肝菌产地的预测正确率为56.25%、56.25%、62.50%和81.25%;建立SVM判别模型,产地预测正确率分别为90.63%、65.63%、87.50%和96.88%,表明中级融合技术对绒柄牛肝菌产地鉴别效果显著,优于其他技术;并且SVM判别模型对牛肝菌产地区分效果优于PLS-DA模型。采用中级融合技术建立SVM判别模型,能够快速、有效鉴别不同产地绒柄牛肝菌,同时为食品质量监控提供有效方法和理论基础。
关键词： 数据融合 绒柄牛肝菌 产地鉴别 紫外光谱 红外光谱
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不同储藏年限绒柄牛肝菌紫外&红外光谱数据融合鉴别研究
《现代食品科技 》 2018 北大核心
摘要：野生食用菌干品长时间储藏会引起微生物增殖、物理及化学变化,影响其商品品质,为保证其质量安全,亟需建立快速有效的方法,鉴别不同储藏年限野生食用菌。本研究采集5个储藏年限,77个绒柄牛肝菌子实体的紫外(UV)与傅里叶变换红外(FT-IR)光谱,采用卷积平滑(SG)、二阶导数(2-D)、标准正态变量(SNV)等方法对光谱进行预处理,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA),建立UV、FT-IR、低级和中级数据融合模型。结果显示:UV与FT-IR光谱最佳预处理分别为SG+2-D和SG+2-D+SNV;UV、FT-IR、低级和中级数据融合模型,总样品分类错误数分别为10、6、4、3,且中级数据融合的R2cal平均值最接近于1、RMSECV平均值最小,表明中级数据融合分类效果,优于UV、FT-IR和低级数据融合。采用UV与FT-IR中级数据融合策略结合PLS-DA,能够准确鉴别不同储藏年限牛肝菌样品,为野生食用菌品质评价提供一种新思路。
关键词： 数据融合 绒柄牛肝菌 储藏年限 紫外光谱 红外光谱
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不同产地美味牛肝菌菌盖、菌柄的紫外光谱鉴别
《湖北农业科学 》 2016 北大核心
摘要：建立采用紫外光谱技术快速鉴别不同产地美味牛肝菌(Boletus edulis)的方法,确定美味牛肝菌最佳提取溶剂和时间,制备测试液,应用紫外光谱技术建立7个不同产地美味牛肝菌菌盖和菌柄的紫外指纹图谱,光谱数据转化后进行聚类分析。结果显示,其最佳提取溶剂为氯仿,提取时间为30 min;在10 h内的稳定性、方法重现性和精密度的RSD分别在0.04%~1.73%、0.03%~0.63%、0~2.87%之间,表明该方法稳定可靠;菌盖、菌柄的紫外指纹图谱出峰位置相似,而峰高具有差异,表明不同产地美味牛肝菌化学组分相似,含量存在差异;聚类分析结果显示采自同一地区的美味牛肝菌能够很好聚类。研究表明,紫外光谱结合聚类分析能快速鉴别不同产地美味牛肝菌,可作为野生食用菌的鉴别和质量控制新方法。
关键词： 紫外光谱 美味牛肝菌(Boletus edulis) 聚类分析 鉴别
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紫外指纹图谱结合化学计量学对不同产地中药三七的鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：三七[Panax notoginseng(Burkill)F.H.Chen]为我国传统名贵中药,其质量受生长环境影响。本研究采用紫外指纹图谱技术建立快速准确的定性方法,研究不同产地三七之间的关系。采集云南10个不同地区共50个三七样品的紫外光谱,通过3组平均、4点平滑和1阶求导对原始图谱进行优化处理;考察样品超纯水、95%乙醇和三氯甲烷提取液紫外光谱的吸收峰数目,确定最佳提取溶剂;比较三七紫外光谱特征,探讨不同产地样品间的差异;利用偏最小二乘判别分析(partial least square discrimination analysis,PLSDA)对光谱数据进行处理,研究不同产地三七样品之间的关系。结果显示,样品三氯甲烷提取液紫外光谱的吸收峰数目最多,该方法的精密度、重复性和在30h内稳定性的变异系数RSD%分别在0.00~0.42,0.00~0.54,0.00~0.60之间。不同产地三七样品的紫外光谱峰形相似,吸光度值具有差异,呈现一定指纹特性;主要共有峰为194,200,204,210和218nm,吸光度分布在0.00~4.00之间,表明三七的主要成分组成与产地相关性低,含量与产地存在相关性。PLS-DA得分图直观显示了不同产地样品的分类情况及三七样品之间的关系,图谱相似的样品聚在较近区域,图谱有差异的样品区分较为明显,10个产地样品被分为四类。该方法能快速准确对不同产地三七样品进行定性分析,阐明样品紫外指纹图谱与产地的关系,为中药的资源鉴别提供理论参考。
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不同产地绒柄牛肝菌紫外指纹图谱鉴别分析
《食品工业科技 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：应用紫外光谱技术建立了云南9个不同地区绒柄牛肝菌的紫外指纹图谱,采用欧氏距离和主成分分析法对230~450nm的紫外光谱数据进行分析。结果显示该方法的精密度、重现性及10h内稳定性的RSD分别在0~2.87%、0.03%~0.63%、0.04%~1.73%之间;不同产地样品间的欧氏距离值在0.26~6.52之间,样品间的欧氏距离明显;主成分分析的前三个主成分累积贡献率达到86.848%,能够表达样品主要信息,前两个主成分的二维投影图能够较好地区分不同产地绒柄牛肝菌样品。紫外光谱结合欧氏距离、主成分分析法能够快速鉴别不同产地绒柄牛肝菌。
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不同产地、种类牛肝菌的紫外光谱鉴别分析
《食品工业 》 2015 北大核心
摘要：牛肝菌种类繁多,种间形态相似性高,不易准确鉴别、分类;试验采用紫外光谱结合主成分分析法建立快速鉴别不同产地、种类食用牛肝菌的方法。通过确定牛肝菌特征成分的提取条件,制备测试液并进行紫外光谱测定,光谱数据转置后进行主成分分析。结果显示该方法的重现性、精密度、10 h内稳定性的RSD分别在0.03%~0.63%,0%~2.87%和0.04%~1.73%之间;不同产地、种类牛肝菌紫外指纹图谱具有指纹特性;主成分分析得分图及三维投影图反映出不同产地、种类牛肝菌对营养成分的积累具有差异,可以区分不同产地、种类食用牛肝菌。该方法稳定、可靠,能为食用菌鉴别分类提供辅助方法。
关键词： 紫外光谱 主成分分析(PCA) 牛肝菌 鉴别分类
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传统中药灵芝及其伪品的紫外光谱特征分析
《分析测试学报 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：以灵芝及11种伪品为研究材料,比较了样品的紫外光谱差异,结合化学计量学方法对灵芝及其伪品进行鉴别分析。结果显示,薄盖灵芝、广西假芝、黑假芝、昆明灵芝、小孔栗褐灵芝、假芝和多分枝灵芝的紫外光谱在220~255 nm范围与灵芝的差异较大;树舌灵芝、橡胶灵芝、褐孔灵芝和亮盖灵芝的整体化学成分与灵芝有较大差异。相似度分析结果显示,薄盖灵芝、广西假芝、小孔栗褐灵芝、假芝的紫外光谱与传统中药灵芝的相似度最高,Pearson相关系数(rr)分别为0.949,0.961,0.948和0.919;橡胶灵芝、褐孔灵芝与灵芝的紫外光谱相似度最低,相关系数分别为0.657和0.299。对13批样品的紫外光谱进行预处理和主成分分析(PCA),结果显示SG+SNV为最佳光谱预处理方法,经SG+SNV处理后,PCA第一主成分的贡献率为54.24%,第二主成分的贡献率为36.45%,累计贡献率达90.69%,较其它光谱预处理方法有明显提升。依据主成分分析结果将所有样品聚为7类,灵芝与伪品可被明显区分。该研究结果有助于灵芝的真伪鉴别,为灵芝药材的质量评价与用药安全提供了理论依据。
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不同产地茯苓皮紫外指纹图谱的分析与鉴别
《云南大学学报(自然科学版) 》 2015 北大核心 CSCD
摘要：采用紫外可见分光光度计测定云南4个地区茯苓皮样品的紫外光谱,通过正交实验确定最佳提取溶液和最佳提取时间为超声50 min,获得的4个地区52个样品的紫外光谱数据,用3组平均值、2点平滑和二次微分对光谱数据进行处理,用SIMCA软件进行定性识别.结果表明:用乙酸乙酯、甲醇、氢氧化钠溶剂超声50min的提取方法最佳,实验精密度RSD分别为0~0.68%,0.074%~0.35%,0~0.48%;重复性RSD分别为0.053%~0.86%,0.042%~0.96%,0.093%~0.89%;稳定性RSD分别为0.046%~0.67%,0.063%~0.78%,0.4%~0.56%.定性分析显示,不同地区茯苓皮样品间存在较大差异.
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