化学计量学方法在食品分析中的应用

化学计量学是由数学、统计学、化学及计算机科学交叉形成的具有独特魅力的重要新兴学科。作为其核心理论体系的模式识别和多维校正方法,在海量数据信息挖掘与处理、分析信号分辨与解析中,体现了突出的优势,并能攻克传统分析方法难以处理的复杂难题,已广泛应用于食品分析领域。系统介绍了化学计量学核心理论方法及其在食品分析中的应用及研究进展,详细分析了模式识别和多维校正方法的基本原理及优缺点,指出了目前化学计量学方法在食品分析领域研究中需要解决的问题并对其未来发展方向进行了展望。

复杂生物样品中马来酸依那普利的快速分析新方法

建立了复杂生物基质中马来酸依那普利的快速检测新方法。运用高效液相色谱-二极管阵列(HPLC-DAD)检测技术结合自加权交替三线性分解(SWATLD)二阶校正算法直接快速测定血浆、唾液和尿液生物基质中马来酸依那普利的含量,获得血浆、唾液和尿液3种生物基质中马来酸依那普利的平均回收率分别为(98.0±3.7)%、(98.1±6.0)%和(100.8±3.4)%。通过分析品质因子,包括灵敏度(SEN)、选择性(SEL)、检测限(LOD)、检测量(LOQ)和预测均方差(RMSEP)评估了该方法的性能,利用t-检验对结果进行了校验。结果表明,该方法具有的"二阶优势"可在不同生物基质样中内源化学物质干扰共存下,有效分辨和定量分析马来酸依那普利,结果准确可靠。

不同产地甘草的近红外指纹图谱模式识别鉴别方法

目的:对四种产地(新疆、内蒙古(家种)、内蒙古(野生)、甘肃)的甘草进行鉴别。方法:利用近红外漫反射(NIRDRS)技术结合欧氏距离判别分析方法(Euclidean distance discriminant analysis)和偏最小二乘判别分析方法(Partial least-squares discriminant analysis,PLSDA)对四种产地(新疆、内蒙古(家种)、内蒙古(野生)、甘肃)的甘草进行鉴别。结果:PLSDA模型对不同产地甘草的训练集和预测集分类正确识别率均为100.0%。结论:近红外指纹图谱技术结合偏最小二乘判别分析方法为中药材产地的鉴别提供了一种简便、快速、准确的鉴定方法。

8种名优绿茶香气品质与其成分间协同定量组效关系研究

本文首先利用电子鼻(E-nose)结合偏最小二乘判别分析(PLSDA)成功判别了8种不同种类和等级的名优绿茶的香气品质.为进一步解释香气质量差异,借助局部极小值背景漂移校正、多尺度高斯平滑以及色谱保留时间校正法对名优绿茶的气相色谱-质谱联用(GC-MS)指纹图谱进行预处理,再利用移动窗口偏最小二乘回归(MWPLSR)将预处理后的指纹图谱与香气品质得分构建谱效关系模型,筛选出21种潜在特征香气物质,最后利用变量加权最小二乘支持向量机(PSO-VWLS-SVM)将特征香气物质的含量与不同绿茶香气质量得分相关联,根据各特征香气物质的贡献率,成功揭示了名优绿茶香气物质与香气品质之间的协同量-组效关系.本文提出的方法为绿茶特征香气品质标志物的筛查和其量效-组效关系研究提供了一种新的策略方法.