气相色谱-离子迁移谱技术在蜂蜜品质鉴评中的应用

蜂蜜具有丰富的营养成分和广泛的生物活性,但由于蜂蜜植物来源、地理来源、昆虫来源、成熟程度等的不同,蜂蜜在其内源成分和营养价值上表现出显著差异。挥发性有机化合物(volatile organic compounds,VOCs)与蜂蜜的特征属性密切相关,可用于表征蜂蜜间的差异。气相色谱-离子迁移谱联用技术(gas chromatography-ion mobility spectroscopy,GC-IMS)是一种将气相色谱技术与离子迁移谱技术相结合用于VOCs测定的新技术。近年来,GC-IMS被逐步应用于蜂蜜蜂种鉴定、产地溯源、植物来源区分、掺假鉴别、成熟度区分等方面,并均取得了较好的效果,在蜂蜜品质鉴评方面表现出了较大的应用潜力。本文收集了目前的文献资料,综述了GC-IMS在蜂蜜品质分析鉴别方面的应用研究进展,提出未来可考虑从建立蜂蜜GC-IMS数据库、研发融合定量功能的GCIMS设备、开发基于GC-IMS的质量评价技术标准以及GC-IMS与其他风味检测技术联用等方面进行深入研究,以期为GC-IMS技术在蜂蜜的品质控制、风味研究、产品开发等方面提供参考。

粮食作物中真菌毒素脱毒技术及其防控措施研究进展

对粮食作物中真菌毒素的物理、生物及化学脱毒技术以及在粮食作物不同生产阶段的真菌毒素防控措施的研究进展进行了综述,其中重点围绕各类脱毒技术和防控措施的优缺点及适用范围进行了阐述,以期为推动粮食减损和保障食品安全提供思路。

基于近红外高光谱成像技术的花生冻伤检测方法研究

花生在收获、运输、储存和加工过程中易受到温、湿度变化导致冻伤现象,从而影响花生及其制品的品质,为探索花生冻伤机理并提高冻伤花生检测效率,本文采用近红外高光谱技术研究花生冻伤无损检测可行性、基于特征变量筛选的判别模型优化方法以及花生冻伤机理。实验研究了变量标准化(Standard Normalized Variate,SNV)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)、Savitzky-Golag(SG)平滑以及SG平滑-SNV和SG平滑-MSC五种预处理方法对原始数据的影响,随后分别采用竞争自适应重加权法(competitive adapative reweighted sampling,CARS)、随机蛙跳(random frog,RF)、变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)、蒙特卡洛无信息变量消除(Monte Carlo uninformative variable elimination,MC-UVE)、迭代保留信息变量(Iteration retention information variable,IRIV)、变量组合种群分析-迭代保留信息变量(Variable combination population analysis-Iteration retention information variable,VCPA-IRIV)和变量组合种群分析-遗传算法(Variable combination population analysis-Genetic Algorithm,VCPAGA)8种变量选择方法筛选得到与花生冻伤相关的特征波长,通过建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)选用达到判别准确率阈值为90%的特征波长作为花生冻伤特征波长。结果表明,基于近红外高光谱成像技术的花生冻伤检测总体可行,且精度较高,所有变量选择方法均能有效筛选与冻伤相关的特征波长,其中VCPAGA算法选择了最少的7个特征波长,仅占数据集所有波长的3.125%,训练集和测试集准确率分别为91.60%和90.12%。经过筛选得出的冻伤特征波长体现了油酸和蛋白质的信息,验证了过低的温度会导致花生中油酸含量下降和蛋白质含量上升。本研究为花生冻伤快速无损检测提供了可参考的理论依据和技术支撑。

机器学习与计算机视觉技术在食品质量评价中的研究进展

近年来,随着社会对食品质量和安全的关注度不断提高,计算机视觉技术在食品质量评价领域逐渐受到重视并开始广泛应用。通过学习技术,如人工神经网络、卷积神经网络和支持向量机等,研究人员能够利用大量的食品图像和相关数据进行训练,从而实现对食品质量的自动评估和监测。特别是深度学习技术的发展,使得计算机能够更加准确地识别食品的外观、形状、颜色等特征,进而对其进行分类、预测和质量检测。除了在食品质量评价中的常规应用,学习技术还被用于更复杂的任务,如食品缺陷检测、异物检测、新鲜度评估等。这些技术不仅可以提高食品生产和加工的效率,还能够减少人为因素带来的误差,从而确保食品质量和安全。然而,尽管学习技术在食品质量评价中的应用取得了显著进展,但仍然存在一些挑战需要克服。例如,食品图像数据集的获取和标注成本较高,数据质量和数量的不足可能会影响模型的性能和泛化能力。此外,模型的可解释性和透明性也是一个重要问题,尤其是在需要对食品质量评价结果做出解释或决策的情况下。因此,未来的研究需要继续探索如何提高数据集的质量和规模、优化模型的鲁棒性和可解释性,以及开发更加高效和可持续的食品质量评价系统。

不同品种核桃仁成分及烘烤对其油脂品质和内源性蛋白酶活性的影响

旨在为工业去衣核桃仁的烘烤处理条件提供参考,选择我国4个品种核桃仁作为研究对象,比较了4种核桃仁的蛋白质和脂肪含量,分析了其氨基酸和脂肪酸组成,并考察了烘烤(60~140℃烘烤1~3 h使水分含量降至5%以下)对这4种去衣核桃仁油脂品质及内源性蛋白酶活性的影响。结果表明:核桃仁蛋白质(13.73%~17.54%)、脂肪(69.10%~72.77%)含量及其油脂亚麻酸含量(8.77%~13.23%)在品种间存在显著性差异(p<0.05),而氨基酸组成未表现出明显差异;随着烘烤温度的升高,4种去衣核桃仁油脂的酸值及过氧化值均呈现不断上升的趋势,但均未超过国家标准要求;未烘烤核桃仁内源性蛋白酶活性在品种间也存在显著性差异(p<0.05);烘烤温度对核桃仁内源性蛋白酶活性有显著影响,60~80℃烘烤尚且保留了大部分的内源性蛋白酶活性,而100~140℃烘烤核桃仁内源性蛋白酶活性大幅度下降甚至丧失。综上,烘烤对去衣核桃仁油脂及内源性蛋白酶的影响并不因核桃品种的不同而产生差异,60~80℃的烘烤适合生产高内源性蛋白酶活性的去衣核桃仁(坚果类产品)。

多组学视角下植物精油抑菌机理的研究进展

近年来,植物精油的抑菌活性被广泛报道,并在食品、药品和化妆品行业得到广泛开发应用。国内外学者对其抑菌作用机理进行了研究,植物精油可以通过破坏细菌细胞膜、干扰细胞代谢活动、影响细菌核酸和蛋白质的合成等多种方式抑制微生物的生长,且植物精油成分复杂,具有多作用靶点、广谱抗菌性的特点。随着研究的不断深入,利用组学技术多层面深入解析抑菌机理已成为可能,开辟了植物精油抑菌机理研究的新视角。本文在介绍植物精油种类及抑菌活性的基础上,分别从转录组学、蛋白质组学、代谢组学及多组学联用技术角度系统性总结了植物精油抑菌机理的研究进展,并进行展望,旨在为抑菌剂多靶点抑菌机理解析与植物精油进一步在食品领域应用提供理论依据。

基于多标记深度森林算法的冷鲜羊肉新鲜度无损检测方法

羊肉新鲜程度受多种因素影响,其检测一般要从感官性状、分解的理化产物和微生物繁殖程度等方面进行。然而基于单一指标的羊肉新鲜度检测局限性大,适用性低,很难综合评价羊肉新鲜程度,而且传统检测方法操作复杂,效率低,不能满足日常实际需求。高光谱成像技术作为一种快速、无损、高效的检测技术,可以有效地获取冷鲜羊肉腐败过程中表面、内部组成和理化变化信息。提出一种基于改进深度森林算法的冷鲜羊肉新鲜度评价模型,增加特征筛选挖掘与多个评价指标相关的光谱信息,同时增加层增长控制有效防止模型过拟合。采集了0~14天4℃贮藏环境中羊肉样本的400~1000 nm高光谱数据,采用实验室方法测定了样本的挥发性盐基氮(TVB-N)、pH值、菌落总数(TAC)和大肠菌群近似数(ANC)指标值。选择感兴趣区域提取光谱数据,通过S-G平滑滤波法和多元散射校正法对原始光谱数据进行预处理,利用连续投影法提取了18个特征波段。将数据集按照3∶1划分为训练集和测试集;利用本文提出的改进深度森林算法建立新鲜度等级分类模型。结果表明,新鲜度等级分类总体精度为0.9857,并利用hamming loss、one-error、ranking loss和marco-AUC四种多标记度量指标评价模型性能,分别为0.0257、0.0143、0.0142和0.9986,均优于传统多标记分类算法也表明,该多指标新鲜度评价模型可用于羊肉新鲜度的快速无损检测,改善了单一新鲜度检测指标模型分类的局限性,为后续高光谱成像技术的多指标无损检测提供了方法。

植物基食品安全风险及应对策略

植物基食品是指以植物原料为基础在特定工艺下制成的具有类似动物性食品特征并能满足消费者营养需求的新品类,目前已成为食品科学领域的研究热点及攻关重点,有助于保障食品供给的可持续发展安全、实现资源的高效低碳利用、推动居民膳食结构的优化及营养水平的提升。现阶段对于植物基食品的研究大多专注于新产品研发,但是对于其可能存在的食品安全风险关注度较低。因此,本文针对目前市面上已经投入使用的植物基食品原料,系统综述并总结了其潜在的化学性和生物性食品安全风险因子,进一步提出了相应的解决策略和方案,旨在为植物基食品的安全隐患提供全面的参考和启发,保障植物基食品的质量安全,推动植物基食品行业的健康发展。

共价有机框架材料磁性固相萃取结合高效液相色谱-串联质谱法检测茶叶中黄曲霉毒素

建立了一种基于共价有机框架材料的磁性固相萃取(magnetic solid phase extraction,M-SPE)结合高效液相色谱-串联质谱(high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry,HPLC-MS/MS)方法,用于茶叶中4种黄曲霉毒素(aflatoxins,AFs)的高效测定。样品经过乙腈、水和冰醋酸按8.0∶1.9∶0.1(V/V)提取、离心、M-SPE和过滤,净化后滤液经正离子模式测定,并用HPLC-MS/MS法进行定量。建立的4种AFs分析方法在0.05~50μg/L范围内线性良好,决定系数R2>0.9992,加标回收率在67.6%~103.7%之间,日内、日间精密度均小于9.24%,方法检出限为0.01~0.06μg/kg,定量限为0.05~0.20μg/kg。本研究制备的共价有机框架材料对AFs吸附能力强,开发的M-SPE-HPLC-MS/MS适用于茶叶中AFs的快速、高灵敏、准确检测。

基于熵权法、灰色关联度法和低场核磁共振检测的苹果品质评价

研究不同品种苹果的品质特性,建立苹果品质综合评价模型。以5个品种的苹果(天水花牛、阿克苏糖心、黄元帅、奶油富士、洛川红富士)作为研究对象,对其硬度、黏着性、咀嚼性、内聚性等4项质构特性和含水量、可滴定酸(Titratable acid,TA)、可溶性糖含量(Soluble sugar,SS)、可溶性固体含量(Soluble solid content,SSC)等4项理化指标进行检测,结合低场核磁共振检测技术,探究苹果水分分布与理化及质构特性间的关联性,通过主成分分析法确立可评价苹果品质的主要指标。基于熵权法对各核心指标赋予权重,并建立灰色关联度评价模型。结果表明,不同品种苹果的各指标存在显著性差异(P<0.05),其水分分布与质构特性和理化指标存在高度的相关性,确立了自旋-自旋弛豫时间T_(22)(不易流动水)、T_(21)(结合水)及TA、SS、SSC为核心指标。熵权法计算权重结果得出T_(22)、T_(21)之和为35.31%,占比最大,表明水分分布对苹果品质影响最大,由灰色关联度分析得出天水花牛和阿克苏糖心的品质较好。本研究所采用的方法,能够快速准确地建立苹果的品质评价模型,为包括苹果在内的果蔬品质评价提供新方法。

基于机器学习对食品安全的调控与分析

民以食为天,食以安为先。食品质量及其安全性关系到国计民生。随着中国经济的发展和人民生活质量的提高,食品行业的规模也逐年壮大,社会和消费者对食品生产的质量及其本身安全性有了更加严格的要求。但是,食品质量安全事件时有发生,使得食品质量安全的管理成为了改善民生的重要任务。机器学习已在食品质量与安全领域被广泛应用,它具有自主学习能力强、非线性拟合能力好、建模快速等特点,其中的神经网络模型和监督学习方法能够准确、快速的对食品在生产过程中进行质量检测与过程控制。本文将着重阐述机器学习在食品质量与安全领域中的研究进展,以食品质量检验、食品过程追溯、食品安全预警3个方向进行论述。以期阐明机器学习算法在食品调控环节中的侧重点、优缺点和未来发展方向,为保障食品质量与安全的智能化发展提供理论支持与技术指导。

食品安全检验检测机构发展现状及能力提升对策研究——以浙江省为例

民以食为天,食以安为先,食品安全关乎民生及经济发展、社会稳定,是人民群众对美好生活向往的重要内容,是全社会公众关注的焦点。近年来,我国食品安全在取得重大成就的同时,形势依然严峻,农兽药残留超标、非法添加有毒有害物质等问题时有出现。作为保障食品安全的重要技术支撑手段,食品检验检测机构也存在良莠不齐的现象,人员管理不到位、设施设备使用不规范、法律意识淡薄出具不实报告等行为时有发生,严重扰乱检验检测市场正常秩序,影响食品安全检测的权威性准确性。本文结合近年浙江省组织的检验检测机构能力验证情况,对食品检验检测机构在管理水平和检测能力方面存在的典型问题进行研究,深入剖析根源,并从检验检测机构强化主体责任、监管部门管服结合、加强行业自律三方面提出具体的对策措施,以期促进其检验检测能力不断提升,推动食品检验检测机构高质量发展,切实保障人民群众“舌尖上的安全”。

发酵食品中丙烯酰胺的来源及抑制措施研究进展

发酵食品以其独特的工艺及风味,倍受消费者喜爱,然而这类食品在发酵过程中伴随着美拉德反应而产生丙烯酰胺等有害物质,对消费者健康产生不良影响。该文介绍了食品中丙烯酰胺的形成机理,总结了发酵食品(发酵调味品、发酵乳制品、发酵肉制品以及其他发酵产品)的丙烯酰胺生成机理、来源等,并提出了发酵食品加工过程中丙烯酰胺的控制方法。

基于碳点的荧光适配体传感器在食品安全检测中的应用研究进展

碳点(carbon dots,CDs)是一种新型的碳基纳米材料,具有出色的荧光特性和毒性低、碳前体来源丰富等优点。适配体(aptamer,Apt)可以特异性结合靶标,应用于传感器能大幅提高检测精度和灵敏度。以CDs作为信号转导元件,以Apt作为目标识别元件构建的荧光生物传感器引起了学者们的关注。本文综述了CDs的结构、分类、荧光特性和Apt的优点,重点介绍了基于CDs的荧光Apt传感器的构建策略及其在食品安全检测中的应用现状及进展,旨在为食品质量监管、食品安全现场快速检测技术等领域的研究提供参考。

常用的“静态”和动态感官描述方法综述

食品的感官特性已成为衡量食品品质的重要组成部分,感官特性的描述分析对于评价食品感官特性具有重要意义。目前常用的“静态”感官描述方法包括主要基于专家组的定量描述分析法和适用于专家或消费者的选择所有适合项法、所有适合项量化法等,以给产品总体感官特性进行画像。但由于饮食过程中食品的感官特性会随时间发生变化,以致“静态”感官描述方法不能完整准确地体现产品感官特性及细腻变化。因此,与时间结合的动态感官描述方法,如实时选择所有适合项法、时间强度法和实时感官主导法等能更准确完整地描述产品的感官特性,引起了人们的极大关注。本文对常见的几种“静态”和动态感官描述方法及其应用进行介绍,以期为国内产品感官特性的研究提供方法指导。

基于核酸扩增-侧流层析试纸的食源性致病菌快速检测研究进展

食源性致病菌严重危害食品安全。传统的致病菌检测方法费时耗力,难以应对现代食品安全检测快速、简便的需求。分子生物学检测方法,如聚合酶链式反应法、等温核酸扩增法以及基于规律成簇间隔短回文重复序列的核酸检测技术等,已被广泛应用于食源性致病菌检测,为保障食品安全发挥了重要作用。近年来,联用核酸扩增检测技术和免疫层析技术成为食源性致病菌快速检测的研究热点。本文总结了核酸扩增和侧流层析试纸联用快速检测食源性致病菌的研究进展,重点讨论了其优缺点,并展望其未来发展方向,以期为食源性致病菌的检测和防控提供参考。

不同加工条件莲蓉馅料感官评价与仪器测试指标的相关性研究

针对目前莲蓉馅料缺乏全面客观的品质评价方法,通过研究蒸煮工序和磨浆工序对莲蓉馅料品质的影响,确定粒度分布、流变特性和质构特性等仪器分析指标可用于表征莲蓉馅料感官品质。结果表明,延长蒸煮时间和磨浆时间对仪器测试指标均有影响。感官及仪器分析结果表明,改变蒸煮和磨浆时间均可影响质地口感。“细腻顺滑”与粒度分布、TPA部分指标存在显著相关性(P<0.05);“软绵”与流变特性、TPA部分指标存在显著相关性(P<0.05),说明仪器分析指标可一定程度上反映莲蓉馅料口感质地。构建了莲蓉馅料感官评价指标的预测模型,得到“细腻顺滑”、“软绵”描述词指标的回归方程分别为Y=19.19-0.14X1-0.04X2、Y=8.26-0.03X1+0.09X2-0.032X3,为使用仪器分析指标定量表达莲蓉馅料质地提供了理论依据。

分子印迹电化学传感器检测恩诺沙星

以恩诺沙星为模板分子,邻苯二胺和邻氨基苯酚作为复合功能单体,基于还原氧化石墨烯(rGO)修饰的玻碳电极,制备分子印迹电化学传感器。采用循环伏安法和交流阻抗法对制得的传感器进行表征。结果表明:当恩诺沙星溶液的浓度为0.1~15 nmol/L时,制得的传感器与电流强度的变化值呈现良好的线性关系,方法的检出限为3.61×10-11mol/L。将传感器应用于实际样品牛奶和鸡蛋液中对恩诺沙星进行检测,样品的平均加标回收率为96.80%~108.80%。分子印迹传感器对恩诺沙星具有良好的识别检测能力,可用于恩诺沙星的痕量检测。

UPLC-DAD同时测定降血压类保健食品中20种非法添加化学药物

采用超高效液相色谱-二极管阵列检测器(UPLC-DAD)建立同时测定辅助降血压类保健食品中20种非法添加化学药物的方法。采用Luna UPLC C18色谱柱(2.1 mm×100 mm,1.6μm),以质量分数为0.2%的磷酸水溶液-乙腈为流动相进行梯度洗脱。流速为0.21 mL/min,柱温为35℃,DAD扫描,检测波长为220 nm,各剂型样品经甲醇提取,通过保留时间和紫外吸收光谱定性,峰面积外标法定量。结果表明:20种药物成分能完全分离,在4~80μg/mL内线性关系良好,回收率为92.3%~104.1%,相对标准偏差(RSD)为1.3%~2.9%。1批阳性样品检出奈比洛尔、乐卡地平、拉西地平,并通过UPLC-MS/MS得到确证。建立的方法操作简便,精密度、稳定性、重复性好,能够达到快速检测降压类保健食品中非法添加化学成分的目的。

食品安全生产中的质量控制与管理研究

食品安全是公众健康和社会稳定的重要保障。本文深入探讨食品安全生产中质量控制与管理的理论与实践,分析现存问题,并提出针对性改进措施。