基于Flash GC E-Nose的鳀鱼酶解液吸附脱腥后树脂洗脱条件优化的初步研究

通过非极性大孔吸附树脂DA201-C处理鳀鱼酶解液,采用不同的洗脱条件对树脂柱进行洗脱,应用FlashGCE-Nose测定了标准液和不同洗脱液的腥味值,绘制出线性拟合曲线,比较了五种洗脱条件对鳀鱼酶解液树脂吸附样品的洗脱效果,并确定了最优洗脱条件。结果表明:不同组成和浓度的洗脱液对总氮和腥味物质的洗脱效果有所差别,乙醇洗脱液的洗脱效果要明显好于稀酸碱洗脱液。梯度乙醇洗脱液的总氮洗脱率最高,为96·80%;50%乙醇洗脱液的腥味值最高,达到4·65,腥味值和总氮洗脱率无明显的正相关关系。综合考虑这两个指标,选择梯度乙醇洗脱液进行树脂洗脱操作。

基于GC-MS和快速气相电子鼻对我国东北地区代表性粳米香气组分分析

为探究我国东北地区4种代表性粳米(香米五优稻4号、绥粳18和非香米龙粳31、盐丰47)香气组分差异,通过顶空-固相微萃取-气相色谱-质谱联用(HS-SPME-GC-MS)和快速气相电子鼻(Flash GC e-nose)技术对粳米香气组分进行鉴定。研究采用正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)和层次聚类分析(HCA)等方法对4种粳米香气组分进行分析,结果表明,4种粳米的主要香气组分构成类似,以己醛、壬醛等醛类为主;五优稻4号主要香气成分含量显著(P≤0.05)高于其他3个品种粳米,使得其香气更加浓郁;关于粳米香气组分鉴定技术,GC-MS技术的准确度和检测范围优于电子鼻技术,而检测效率低于电子鼻技术。

基于Flash GC电子鼻全色谱数据的卷烟类型快速判别的研究

采用Flash GC全谱数据,通过支持向量机(SVM)技术,较好地识别A品牌和非A品牌卷烟,A品牌一、二和三价类卷烟,以及A品牌Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ和Ⅴ风格卷烟,但Ⅳ和Ⅴ风格较为接近,无法完全区分。由于每一种样本均具有特征指纹色谱,全色谱数据能够反映不同样本之间的微小差异。利用支持向量机构建预测模型,采用线性核函数和全色谱数据,获得了较高的预测结果。

快速气相电子鼻结合人工神经网络对3种五味子饮片快速识别及气味差异标志物研究

目的基于快速气相电子鼻对3种五味子Schisandrae Chinensis Fructus(SCF)饮片进行气味特征分析,并建立人工神经网络(artificial neural network,ANN)快速判别模型,拟解决生产流通及临床使用过程中的品种混淆问题。方法通过建立五味子饮片Heracles NEO快速气相电子鼻分析方法,对生五味子、醋五味子(vinegar-processed Schisandrae Chinensis Fructus,VSCF)及蜜五味子(honey-processed Schisandrae Chinensis Fructus,HSCF)气味指纹图谱进行了分析,通过计算各成分峰双柱Kovats相对保留指数,结合Arochembase数据库指认了各样品气味成分及潜在气味差异标志物,最终建立人工神经网络快速判别模型。结果建立了五味子饮片快速气相电子鼻分析条件并通过了方法学考察,通过对3种五味子饮片气味指纹图谱分析,指认了36个气味特征成分,结合热图分析发现,乙酸和2-甲基-2-丙烯酸己酯可能是醋五味子气味差异标志物;3-甲基十六烷和3-乙基十六烷可能是蜜五味子的潜在气味差异标志物。基于快速气相电子鼻检测结果的人工神经网络判别模型训练正确率和测试正确率均为100.0%,可成功实现对3种五味子饮片的快速鉴别。结论Heracles NEO快速气相电子鼻结合人工神经网络可较好分析五味子饮片气味特征并进行快速、准确判别分析,可应用于在线检测等质量监控环节,也为其他饮片快速检测方法的建立提供参考。