科研产出
不同初加工小粒咖啡生豆判别及可溶性固形物含量预测
《食品工业科技 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：为探究不同初加工小粒咖啡生豆判别方法及预测其可溶性固形物(Soluble solids content,SSC)含量,利用手持式折光仪和傅里叶红外光谱仪(Fourier transform infrared spectroscopy,FT-IR)对水洗、日晒及蜜处理三种不同初加工小粒咖啡生豆进行检测,并建立了判别方法和SSC回归预测模型.结果表明,蜜处理咖啡豆SSC含量最高,为4.86%.二维相关光谱(Two-dimensional correlation spectroscopy,2D-COS)能准确识别不同样品间的光谱特征的差异.采用多元统计分析处理SG平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)、均值归一化(Normalization method,NM)、去趋势化(De-trend,DT)、多元散射校正(Multiple scattering correction,MSC)4 种预处理方式FT-IR光谱数据可以实现对不同初加工样本的准确判别.进一步使用主成分回归(Principal component regression,PCR)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PL SR)、支持向量机回归(Support vector regression,SVR)3种机器学习模型实现了对三种不同初加工咖啡生豆SSC的预测,其中原始数据-PCR模型组合预测效果最好R2c为0.67,R2p为0.64.本研究为不同初加工方式咖啡豆品质评价、优选、提升及完善咖啡产业体系提供了前期基础.
关键词： 初加工 咖啡生豆 傅里叶变换近红外光谱 可溶性固形物 化学计量学 预测
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基于FT-NIR技术结合化学计量学方法快速准确鉴别天麻不同栽培品种
《分析测试学报 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：采用傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）与二维相关光谱（2DCOS）技术，结合化学计量学方法和深度学习算法，分别构建了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型和残差卷积神经网络（ResNet）模型，快速准确鉴别了3种栽培品种天麻（Gastrodia elata Blum）样本（共计447份）。结果表明：FT-NIR数据经一阶导数（1st Der）和多元散射校正（MSC）组合预处理后建立的PLS-DA模型综合性能最好（准确率99.00%）。同时，基于FT-NIR同步2DCOS图像结合ResNet模型的鉴别方法，无需筛选最佳预处理和进行复杂的数据转换，即可实现对不同栽培品种天麻的快速精确鉴别（准确率100.00%）。该研究为鉴别不同栽培品种的天麻提供了一种快速、准确的新方法，可为天麻种质资源研究与新品种选育进一步奠定基础。
关键词： 傅里叶变换近红外光谱 化学计量学 机器学习 天麻 栽培品种
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基于FT-NIR和ATR-FTIR光谱的铁皮石斛地理溯源
《分析测试学报 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：为实现铁皮石斛地理来源的快速有效鉴别，基于衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）和傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）技术，结合数据融合策略与化学计量学方法建立了铁皮石斛地理溯源模型。结果表明，FT-NIR和FT-NIR+ATR-FTIR融合数据集经二阶导数（2nd）预处理后构建的偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和支持向量机（SVM）模型性能最好，测试集准确率均达到100.00%。基于二维相关光谱（2DCOS）构建的残差卷积神经网络（ResNet）模型在训练集、测试集和外部验证集上均实现了100.00%的准确率。该研究为铁皮石斛地理溯源和地理标志产品保护提供了科学依据。
关键词： 铁皮石斛 化学计量学 机器学习 二维相关光谱 地理来源
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基于FT-NIR和ATR-FTIR技术结合化学计量学方法快速、准确鉴别不同地理来源的草果
《分析测试学报 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：该研究采用傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）、衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）及二维相关光谱（2DCOS）技术，结合化学计量学与深度学习建立偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和残差卷积神经网络（ResNet）判别模型，对7个主产区（221份）的草果样本进行快速、准确溯源。结果表明：ATR-FTIR光谱数据经二阶导数（2nd）+标准正态变换（SNV）预处理后建立的PLS-DA模型性能最好（95.31%），但FT-NIR光谱数据的最佳预处理为2nd。基于FT-NIR和ATR-FTIR的同步2DCOS图像建立的ResNet模型不需要筛选最佳预处理和复杂的数据转换，即可达到100%的准确率。其中，基于FT-NIR数据转化的同步2DCOS图像建立的ResNet模型的迭代次数最少、耗时最短、成本最低。该研究为鉴别不同地理来源的草果提供了一种快速、准确的新方法，为草果质量等级评价体系的进一步研究奠定了基础。
关键词： 草果 化学计量学 机器学习 二维相关光谱 地理来源
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土壤化学计量特征及其对甘蔗叶片养分驱动的影响
《热带作物学报 》 2025 北大核心 CSCD
摘要：土壤养分供给能力显著影响甘蔗产量及品质.中国蔗区普遍存在土壤酸化、养分失衡等问题,严重制约甘蔗产业可持续发展,揭示土壤-植物系统养分互作机制对优化田间管理策略具有重要科学价值.本研究旨在解析区域土壤化学计量特征对甘蔗叶片养分吸收的驱动机制,明确土壤酸化与养分限制的关键阈值,为精准施肥与土壤改良提供理论依据和技术支撑.采用网格布点法系统采集121个典型蔗田的土壤(0~30 cm)及对应甘蔗叶片样品,测定土壤pH及养分,包括有机质、全氮、全磷、全钾、碱解氮、有效磷、速效钾、有效态微量元素含量.叶片样品经H2SO4-H2O2消解后,测定全氮、全磷及全钾含量.基于结构方程模型(SEM)构建土壤肥力(有机质、全氮、全磷、速效钾等)、微量元素(有效铁、锰、铜、锌)及环境因子(pH)对叶片养分的多路径驱动网络,采用最大似然估计法优化模型参数,并通过标准化路径系数(β)和决定系数(R2)量化各因子贡献度.结果表明:(1)土壤呈显著酸化特征(pH均值 5.07),78.23%样点 pH≤5.5;84.75%样点有效锌匮乏(<1.5 mg/kg),而全钾(2.27%)、有效铁(59.90 mg/kg)及有效铜(1.04 mg/kg)含量较高.(2)有机质与全氮(r=0.929**)、全磷(r=0.614**)、碱解氮(r=0.847**)、速效磷(r=0.642**)、速效钾(r=0.399**)等呈极显著正相关.(3)土壤酸化(pH<5.5)导致阳离子交换量降低26.7%,并与碱解氮(r=-0.290**)呈显著负相关;中性微酸条件(pH 6.0~6.5)可提升磷、钾有效性.(4)土壤有效养分是驱动叶片养分的关键.本研究系统阐明滇西南甘蔗区土壤化学计量特征对甘蔗叶片养分的多路径驱动机制,量化酸化与养分失衡的定量关系.建议该蔗区施肥采用"改酸-补锌-控氮-增碳"作为甘蔗高产优质栽培与土壤可持续管理的综合方案.
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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。
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七彩花生根瘤内生菌对氮添加的响应及其与植物化学计量特征的关系
《植物生态学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：豆科植物根瘤是根瘤菌生物固氮的场所,含有多种微生物,即根瘤内生菌,其对植物的生长和营养具有重要作用。但根瘤内生菌群落结构对氮的响应及其与植物生态化学计量特征之间的关系还有待研究。该研究以七彩花生（Arachis hypogaea ‘Qicai’）为实验材料,设置3个施氮处理(N0:0 kg·hm-2, N1:140 kg·hm-2, N2:280 kg·hm-2)进行大田实验,测定叶片碳（C）、氮（N）、磷（P）含量和根瘤内生菌群落结构及丰度变化,并采用PICRUSt 2软件进行功能预测分析。结果表明:（1）根瘤内生菌种类丰富,共含有来自546个科1 049个属的微生物。其中主要的结瘤共生菌——慢生根瘤菌属（Bradyrhizobium）丰度占比仅为27.83%,其他微生物丰度的总占比超过70%,其中伯克霍尔德菌属（Burkholderia-Caballeronia-Paraburkholderia）和肠杆菌属（Enterobacter）的平均丰度占比均超过了10%。（2）施氮降低了根瘤内生菌菌群多样性,并改变了其结构组成,其中部分来自慢生根瘤菌属、肠杆菌属、科萨克氏菌属（Kosakonia）、泛菌属（Pantoea）的微生物相对丰度显著增加,而一些来自根瘤菌属（Allorhizobium-Neorhizobium-Pararhizobium-Rhizobium）、中慢生根瘤菌属（Mesorhizobium）、分枝杆菌属（Mycobacterium）、伯克霍尔德菌属的微生物相对丰度显著降低,且部分属相对丰度与植物化学计量特征具有紧密的相关关系。（3）共现网络分析结果显示,部分菌群模块与叶片C、N、P含量及化学计量特征具有显著相关关系;同时, PICRUSt 2功能预测结果也显示部分微生物C、N、P代谢酶功能与七彩花生叶片C、N、P含量及化学计量特征具有显著相关关系,表明菌群结构与植物养分含量及其平衡之间具有紧密关系。综上,七彩花生根瘤内生菌种类丰富,且菌群结构和功能对氮添加较为敏感,未来研究中可通过微生物分离以及合成菌群技术进一步发掘氮耐受型和敏感型内生菌的功能。
关键词： 七彩花生 施氮 根瘤内生菌 化学计量特征 PICRUSt 2
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云南9种常见菊科杂草叶片性状研究
《西南农业学报 》 2023 北大核心 CSCD
摘要：【目的】比较云南9种常见菊科杂草的叶片性状，探究云南不同菊科杂草的环境适应性。【方法】以云南常见的9种菊科杂草为试验材料，对叶片解剖结构特征、化学计量特征以及叶绿素荧光参数等叶片性状进行测定。【结果】9种菊科杂草的叶片解剖结构特征数值、气孔密度、叶脉密度、叶面积、比叶面积等叶片性状存在显著差异，其磷（P）含量（1.61～1.82 mg/g）均高于中国陆生植物平均水平，除苦苣菜和青蒿外，其它7种菊科杂草的氮（N）含量（25.23～63.52 mg/g）均高于中国及全球陆生植物平均水平，PSII最大光化学效率（Fv/Fm）均大于0.7,表现出良好的光合特性，说明菊科杂草对云南当地环境具有较好的适应性。对土著种和入侵种的综合分析显示，土著种杂草的叶片性状变异系数在2.51%～61.66%,入侵种杂草的叶片性状变异系数在2.44%～80.89%。不同种杂草对云南干燥环境适应性策略存在差异，入侵种银胶菊具有最厚的角质层（13.98μm）及栅栏组织（145.57μm）,有助于减少水分散失，而土著种苦苣菜具有最厚的表皮层（65.22μm）和最大的气孔密度（331.55个/mm~2）及叶脉密度（10.32 cm/cm~2）,有助于减少水分散失，提高蒸腾调节能力和水分运输能力，应对干燥环境。【结论】9种菊科杂草对云南当地环境均具有良好的适应性，叶片性状的差异反应出不同种类菊科杂草对云南干燥环境适应性策略的差异。研究结果将为菊科杂草的适应性研究和防治策略提供参考。
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基于化学计量学的多花黄精多糖部分酸水解产物PMP-HPLC指纹图谱构建
《食品工业科技 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：本文通过构建多花黄精HPLC指纹图谱,结合多种化学计量学方法探讨不同产地多花黄精药材多糖的差异.采用1-苯基-3-甲基-5-吡唑啉酮柱前衍生化-HPLC法,建立多花黄精多糖类成分的指纹图谱,对其单糖组成、总多糖含量进行分析,并采用相似度评价(SA)、聚类分析(HCA)和主成分分析(PCA)方法,对多花黄精指纹图谱进行模式识别研究.结果显示,不同产地多花黄精均含有半乳糖醛酸,葡萄糖醛酸,半乳糖,葡萄糖和木糖;13批多花黄精药材相似度在0.781~0.945之间,总多糖含量为7.18%~16.27%,HCA和PCA将不同产地的多花黄精分为2类,采集于湖南省慈利县的样本单独为一支.以上研究结果表明多花黄精药材多糖指纹差异较大,为保障黄精药材临床用药的有效和安全,有必要建立多花黄精的规范化栽培技术体系.
关键词： 柱前衍生化 多花黄精 多糖 质量评价 指纹图谱 化学计量学
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当归HPLC指纹图谱建立及化学计量学评价
《中成药 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：目的建立当归HPLC指纹图谱,并结合化学计量学评价其质量。方法当归3%甲酸甲醇提取物的分析采用Waters Symmetryshield C_(18)柱(4.6 mm×250 mm,5μm);流动相乙腈-0.5%的醋酸水,梯度洗脱;体积流量1.0 mL/min;柱温30℃;检测波长254 nm。并对结果进行聚类分析及主成分分析。结果 35批样品指纹图谱中有24个共有峰,相似度0.824～0.989;聚类分析将样品分为3类,云南单独聚为一类,结果与相似度评价一致;主成分分析确定6、7、13、17、18号色谱峰为主要成分。结论该方法简单、稳定、重现性好,可用于当归的质量控制。
关键词： 当归 指纹图谱 化学计量学 聚类分析 主成分分析 HPLC
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