科研产出
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
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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
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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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红外光谱法对牛肝菌种类鉴别及镉含量预测研究
《光谱学与光谱分析 》 2017 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：建立红外光谱快速鉴别牛肝菌种类及预测牛肝菌中重金属镉(Cd)含量的方法。采集11种牛肝菌共98个子实体的红外光谱信息,解析牛肝菌的红外光谱,用一阶导数、标准正态变量和多元散射校正对原始光谱进行预处理,通过PLS-DA鉴别牛肝菌种类。采用ICP-AES法测定牛肝菌中有毒重金属Cd含量,分析牛肝菌对Cd的富集规律并与GB 2762—2012规定的食用菌中Cd限量标准比较,评价牛肝菌的食用安全性。以食用菌对重金属Cd的富集机理为切入点,将牛肝菌红外光谱数据和Cd含量数据进行拟合,用PLS模型快速预测牛肝菌的Cd含量。结果显示:(1)牛肝菌红外光谱经过适当的预处理进行PLS-DA,前三个主成分累积贡献率达到79.3%,PLS-DA的三维得分图能明显区分不同种类牛肝菌;(2)不同产地、种类牛肝菌对重金属Cd的富集存在差异,其含量在0.05~23.41mg·kg~(-1) dw之间,除了采自昆明五华区的灰疣柄牛肝菌外,多数样品的Cd含量超过GB2762-2012的限量标准,食用有一定的健康风险;(3)牛肝菌红外光谱数据与Cd含量拟合后进行正交信号校正-小波压缩优化处理,用PLS模型预测牛肝菌的Cd含量;训练集和验证集的R~2分别为0.851 9和0.882 4,RMSEE和RMSEP分别为2.59和2.67,大部分牛肝菌的Cd含量预测值与真实值较接近,表明PLS模型可用于牛肝菌Cd含量快速预测。傅里叶变换红外光谱结合化学计量学能实现牛肝菌种类快速鉴别及Cd含量准确预测,为牛肝菌种类鉴别和质量控制提供快速、有效的方法。
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砷超标食用牛肝菌的红外光谱快速鉴别
《食品与发酵工业 》 2017 北大核心 CSCD
摘要：红外光谱结合偏最小二乘判别分析建立快速区分牛肝菌砷含量是否超标的方法。采集美味牛肝菌和绒柄牛肝菌共85份样品的红外光谱信息,对光谱进行平滑、二阶导数和标准正态变量优化处理;采用电感耦合等离子体发射光谱仪测定牛肝菌中砷含量,根据GB 2762—2012规定的食用菌中砷限量标准评价牛肝菌的食用安全性;将红外光谱数据与牛肝菌的砷含量值进行拟合建立砷超标与未超标样品的分类模型。结果显示:(1)牛肝菌的砷元素含量为0.033~8.301 mg/kg(DW),不同种类、不同产地牛肝菌砷元素含量具有差异;(2)多数牛肝菌样品砷含量超过GB 2762—2012的限量标准,其中采自普洱思茅区的绒柄牛肝菌砷超标较为严重,食用有潜在风险;(3)砷超标与未超标牛肝菌的红外光谱在峰形、峰位上没有明显差异;优化处理后的光谱数据进行偏最小二乘判别分析,其主成分得分散点图能将砷超标样品和未超标样品区分开,分类正确率达到91.76%,能为快速检测食用菌中砷含量是否超标提供新方法。
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云南省野生牛肝菌总汞含量测定分析及健康风险评估
《云南农业大学学报(自然科学) 》 2017 北大核心 CSCD
摘要：【目的】系统测定云南常见野生牛肝菌中总Hg含量,分析不同产地、种类及不同部位牛肝菌对Hg的富集规律和积累特征,评价野生牛肝菌的食用安全性,为野生食用菌产业的发展和食用安全评估提供数据依据。【方法】采用MA-2000直接测Hg仪—冷原子吸收光谱法测定牛肝菌菌盖、菌柄中总Hg含量,计算同一牛肝菌菌盖与菌柄总Hg含量比(QC/S),分析不同种类、部位牛肝菌中总Hg含量的差异和富集规律。根据中国《食品安全国家标准食品中污染物限量》(GB 2762—2012)规定的食用菌中Hg限量标准及联合国粮农组织和世界卫生组织(FAO/WHO)规定的每周Hg允许摄入量(provisional tolerable weekly intake,PTWI)现行标准,评价云南野生牛肝菌的食用安全性。【结果】同一子实体菌盖与菌柄的比值(QC/S)在0.3~8.8之间,95%牛肝菌样品菌盖、菌柄总Hg含量比(QC/S)≥1,表明多数牛肝菌菌盖对Hg的富集能力强于菌柄。本研究中多数野生牛肝菌菌盖、菌柄总Hg含量超过GB 2762—2012规定的食用菌中Hg含量限量标准(≤0.1 mg/kg);根据PTWI标准,假设成年人(60 kg)每周食用300 g新鲜牛肝菌,则多数样品Hg摄入量低于允许摄入量,无安全风险,而2013年采自玉溪大营街的美味牛肝菌,2012年采自楚雄永仁县的铜色牛肝菌及2014年采自玉溪新平的绒柄牛肝菌等少数样品Hg摄入量高于该标准。【结论】不同产地、种类牛肝菌菌盖、菌柄中总Hg含量存在明显差异,有少数牛肝菌总Hg含量超过相关标准,食用具有一定的潜在风险。
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利用FTIR和化学计量学对牛肝菌亲缘关系的研究
《河南农业科学 》 2017 北大核心 CSCD
摘要：采用傅里叶变换红外光谱结合化学计量学对不同种牛肝菌亲缘关系进行研究,为该种群亲缘关系鉴定提供依据,同时为人工栽培牛肝菌奠定理论基础。采集12个种类72份牛肝菌样品的红外光谱,采用二阶导数(2D)、标准正态(SNV)变量和小波压缩(WC)等方法对牛肝菌的原始红外光谱进行优化处理,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立鉴别模型。将PLS-DA得到的前8个主成分数据作为提取数据代入系统聚类分析(HCA),获得亲缘关系树状图。结果显示:12种牛肝菌的原始红外光谱较为相似,共有峰主要归属为蛋白质、多糖、纤维素和氨基酸等物质中OH、C=O、C-O-H、C=O、C-C等官能团的吸收峰。对比不同优化处理的鉴别结果,发现2D+WC预处理方法对不同种类牛肝菌区分效果较好。HCA亲缘关系树状图表明,按照物种层面划分,中华牛肝菌和远东疣柄牛肝菌亲缘关系最近,且2种牛肝菌与圆花孢牛肝菌亲缘关系较近;深褐牛肝菌和美味牛肝菌亲缘关系较近;小美牛肝菌和美柄牛肝菌亲缘关系较近,且2种牛肝菌与栗色牛肝菌亲缘关系较近。傅里叶变换红外光谱法可应用于牛肝菌的亲缘关系分析,能为野生食用菌的亲缘关系研究提供一种新方法。
关键词： 傅里叶变换红外光谱 偏最小二乘判别分析 系统聚类分析 牛肝菌 亲缘关系
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食(药)用真菌矿质元素研究进展
《云南农业大学学报(自然科学) 》 2017 北大核心 CSCD
摘要：食(药)用菌中含有丰富的蛋白质、碳水化合物、不饱和脂肪酸以及多种人体必需矿质元素,备受消费者青睐。本研究对2011—2015年有关食用菌中必需元素铁(Fe)、锰(Mn)、铜(Cu)、锌(Zn)和有毒元素砷(As)、镉(Cd)、铅(Pb)、汞(Hg)的研究进行总结和分析。结果表明:Fe元素含量最高为4 200mg/kg,最低为2 mg/kg,多数食用菌中Fe的含量范围在50~200 mg/kg之间;Mn元素含量可高达286 mg/kg,最低为0.09 mg/kg,大部分食用菌中Mn的含量范围为10~50 mg/kg;Cu元素最高含量为360 mg/kg,最低含量为0.34 mg/kg,多半食用菌中Cu元素含量小于50 mg/kg;Zn元素最高含量为420 mg/kg,最低含量为1.61mg/kg,Zn元素含量在20~100 mg/kg之间。红蜡蘑、酒色蜡蘑和紫蜡蘑中As元素含量严重超出食品安全国家标准(GB 2762—2012)和世界卫生组织的限量标准,食用过程适当注意;Cd元素均有不同程度的超标,食用时应加以选择;Pb和Hg含量也有超标。食用菌中必需元素与有毒元素的含量和产地显著相关;同一产区不同物种间元素含量差异较大。一些食用菌中有毒元素含量超出人体允许摄入的最大值,会给人体带来很大的健康风险,食用过程中应小心谨慎。
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