基于GC-IMS结合多元统计方法研究掺入不同比例玉米油对橄榄辣椒油风味的影响

为分析掺入不同比例玉米油对橄榄辣椒油风味的影响,文章采用感官评分、气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)和正交偏最小二乘-判别分析(OPLS-DA)等方法对辣椒油样品的风味成分进行检测和多元统计分析。结果表明,6种辣椒油的色泽和滋味无显著性差异,但香气差异显著(P<0.05),其中GLY1香气最佳,GLY2和GLY6香气和谐。通过GC-IMS共检测出81种挥发性有机化合物(VOCs),其中醇类、酯类、酸类、醛类、杂环类和酮类化合物在6种辣椒油中的相对含量较高。通过变量投影重要性(VIP)筛选出异丁醛、丙酮、乙酸-D、乙酸甲酯等29种VOCs为6种辣椒油的关键风味差异标志物(VIP>1.0)。OPLS-DA的因子载荷结果与热图聚类分析、感官评价结果一致。因此,GC-IMS结合OPLS-DA和热图聚类分析能将6种辣椒油进行有效区分。该研究结果可为橄榄辣椒油的鉴伪和风味多样化辣椒油产品的生产提供一定理论支撑。

不同品种甜瓜的关键香气成分鉴定及感官特性形成分析

该研究首先利用气相色谱-质谱-嗅闻技术(Gas Chromatography-Mass Spectrometry-Olfactometry,GC-MS-O)结合香气活力值(Odor Activity Value,OAV)从伽师瓜、黄河蜜瓜、西州密25号和西州密17号中分别鉴定出9、16、12和10种关键香气物质,其中的乙酸乙酯、乙酸丁酯和乙酸苄酯等7种香气物质是我国厚皮甜瓜主要的特征香气成分;采用定量描述分析确定了甜瓜的果香、瓜香、甜香、青香、花香和麝香-烘烤香6个感官特性并给出了相应的感官得分;利用聚类热图法分析了4种甜瓜中关键香气物质种类和含量的差异性;偏最小二乘回归法(Partial Least Squares Regression,PLSR)分析了甜瓜香气感官特性形成的原因。结果表明乙酸乙酯与甜瓜麝香-烘烤香感官属性形成相关;2-甲基丁基乙酸酯和乙酸丁酯与甜瓜果香感官属性形成相关;乙酸苄酯、异戊醛、(E,Z)-3,6-壬二烯-1-醇、硫代乙酸甲酯、(Z)-6-壬烯-1-醇和3-甲基丁酸乙酯与甜瓜的花香和瓜香感官属性形成呈显著相关性。该研究为我国厚皮甜瓜风味香气的改良以及其感官质量评价体系的构建提供了依据。

基于GC-IMS指纹图谱分析云南不同产地美味牛肝菌的挥发性成分

为探究不同产地美味牛肝菌挥发性风味物质的特征及差异,采用气相-离子迁移谱技术(GC-IMS)检测云南9个产地美味牛肝菌的挥发性风味物质并建立指纹图谱。结果表明:共鉴定出91种挥发性风味物质,主要包括醛类、酮类、酯类、醇类、酸类、烃类、醚类等,而不同产地的美味牛肝菌的挥发性风味物质存在差异。主成分分析结合聚类分析表明,通海(TH)和易门(YM)、昆明(KM)和嵩明(SM)的风味物质在统计学分析中表现出的差异最小,可能是地理位置与海拔高度形成的生态环境与气候条件综合作用的结果,具体成因有待分析。指纹图谱分析表明,1-辛烯-3-酮、乙醛、正戊醛、柠檬烯、乳酸乙酯、丙醛是牛肝菌的特征风味物质。本研究结果为美味牛肝菌的风味识别、产地鉴别奠定了理论基础。

基于多元统计的不同黄瓜品种叶片矿质元素含量分析

为探明不同黄瓜品种(含品系)叶片矿质元素含量的差异,以不同黄瓜品种叶片作为试验材料,利用原子吸收分光光度计测定8种矿质元素含量,并对结果进行多元统计分析与比较。结果表明,不同黄瓜品种叶片中均具有较丰富的矿质元素,其含量分布为K>Ca>Mg>Na>Fe>Zn>Mn>Cu;K和Na元素含量最高的品种为18-津绿60,Ca和Mg元素含量最高的品种为津早圆润,Fe和Mn元素含量最高的品种为S312,Zn元素含量最高的品种为20-津绿80,Cu元素含量最高的品种为WGP91。不同黄瓜品种叶片的矿质元素比例也存在差异,其中K∶Na和Fe∶Mn差异较大,而Ca∶Mg和Zn∶Cu差异较小。20个黄瓜品种可聚类成四类:第一类K、Na、Mn、Cu、Zn、Fe含量较高,但Ca、Mg含量较低;第二类Ca、Mg含量较高,但K含量较低;第三类K含量较高,但Ca含量较低;第四类K、Ca、Mg含量较高,但品种S29的Mg含量偏低。相关分析表明,Mg和Ca、Na和K、Mn与Fe之间存在显著的正相关。主成分分析表明,品种S312、津早圆润和20-津绿60矿质元素含量综合得分排前3位,而S26、18-津绿60和19-津绿80排后3位。研究结果可为黄瓜品种选育及科学合理施肥提供理论依据和技术支撑。

基于气相色谱-离子迁移谱法结合感官评价对不同药食同源处理低温风干羊肉挥发性风味物质的表征及分析

为探究不同药食同源处理方式对低温风干羊肉品质的影响,以新鲜本地羊后腿肉为原料,经添加荷叶、葛根药食同源提取物及抗氧化剂特丁基对苯二酚进行腌制处理,采用低温风干[(8±1)℃,湿度50%~70%,风速2 m/s],通过感官评价与气相离子迁移色谱技术结合多元统计法对不同药食同源提取物处理的风干羊腿挥发性化合物特征进行分析。结果表明,4种不同处理的低温风干羊肉中共鉴定出52种挥发性有机组分(含单体及二聚体),其中醇类16种、醛类11种、酮类9种、酯类9种、酸类3种、烯烃类1种、吡嗪类1种、腈类2种。指纹图谱分析显示,4种不同处理的低温风干羊肉的特征挥发性有机物质存在明显差异。主成分分析显示,不同处理方式可显著改变低温风干羊肉的特征风味,该结果与感官评价结果基本吻合。聚类热图分析直观地验证了指纹图谱及主成分分析结果。研究结果为低温风干羊肉的口感和风味提升以及生产高质量风干羊肉提供了科学依据。

HS-SPME-GC-MS结合OAV分析不同产地青花椒浸提前、后的关键香气成分

为探究不同产地青花椒浸提前、后挥发性风味成分的差异,筛选出风味化合物丰富的原青花椒及青花椒残渣,以期为花椒油提取用原料的选择和青花椒残渣的综合利用提供理论参考。采用气相色谱-质谱联用技术对5个产地的青花椒浸提前、后挥发性风味成分进行分离鉴定,结果表明:从10个样品中共检出51种(12个共有组分)香气成分,包括烯烃类(20种)、醇类(15种)、酯类(3种)、酮类(2种)、烷烃类(5种)、酸类(2种)、酚类(1种)、醛类(1种)、其它类(2种)。通过聚类热图、气味活度值(OAV)、韦恩图、主成分分析(PCA)表明:不同产地原青花椒及青花椒残渣的关键香气成分之间存在差异,均含有较高OAV值的芳樟醇、(+)-柠檬烯、月桂烯、罗勒烯、反式石竹烯等,表明原青花椒含有大量关键香气成分。同时经热油浸提后,剩余的残渣中仍存在大量的关键香气成分,具有一定的利用价值。

基于气相离子迁移色谱结合感官评价法对植物基杏仁酸奶挥发性风味物质的表征及分析

为探究不同处理方式对植物基杏仁酸奶品质的影响,该实验以脱皮杏仁为原料,采用原料发酵、蛋白发酵、脱脂发酵和焙烤发酵制备杏仁酸奶,通过感官评价与气相离子迁移色谱技术(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)结合多元统计分析方法对不同发酵杏仁酸奶的挥发性化合物进行分析,实现特征挥发性化合物的表征。结果表明,4款植物基杏仁酸奶中共鉴定出55种挥发性有机组分(含单体及二聚体),包括醛类13种、醇类16种、酮类11种、酯类8种、酸类3种、烷烃类2种、呋喃类1种、烯烃类1种。指纹图谱分析显示,4款植物基杏仁酸奶的特征挥发性有机物质存在明显差异,且含量各不相同;主成分分析显示,不同处理方式可显著改变杏仁酸奶的特征风味,该结果与感官评价结果基本吻合。聚类热图分析直观的验证了指纹图谱及主成分分析结果。该研究为植物基杏仁酸奶的口感和风味提升提供了研究思路,研究结果为生产高质量的植物基杏仁酸奶提供了科学依据。

UPLC指纹图谱结合化学模式识别评价不同产地五灵脂药材质量

目的:建立五灵脂药材的超高效液相色谱法(UPLC)指纹图谱,结合化学模式识别法评价不同产地五灵脂药材质量。方法:采用UPLC建立指纹图谱,色谱柱为ACQUITY UPLC HSS T3(150 mm×2.1 mm,1.8μm),流动相为乙腈-0.1%磷酸水溶液(梯度洗脱),检测波长为265 nm,流速为0.25 mL·min^(-1),柱温为30℃,进样量为1.0μL。结合相似度评价、聚类热图分析及正交偏最小二乘法-判别分析(OPLS-DA)综合评价不同产地五灵脂药材质量。结果:建立的五灵脂药材UPLC指纹图谱共标定14个共有峰,指认出其中6个成分,分别为原儿茶酸、4-羟基苯甲酸、苯甲酸、槲皮苷、穗花杉双黄酮、扁柏双黄酮;22批五灵脂药材相似度为0.870~0.998;聚类热图分析将22批五灵脂药材分为两类,陕西省商洛市所产五灵脂可与其他产区样品完全区分;OPLS-DA共筛选出7个质量差异标志性成分。结论:建立的五灵脂药材UPLC指纹图谱及其化学模式识别方法稳定可行,可为五灵脂药材质量研究提供参考。

21个高羊茅品种抗旱抗热性的生理评价

在遮雨温室对21个高羊茅(Festuca arundinacea Schreb.)品种进行高温干旱(干热)胁迫处理,观测草坪质量,叶片相对电导率,叶片相对含水量,超氧化物歧化酶活性,过氧化氢酶活性和丙二醛含量的变化。结果表明,各品种的草坪质量,叶片相对含水量,超氧化物歧化酶活性,过氧化氢酶活性均呈下降趋势,叶片相对电导率和丙二醛含量呈上升趋势。其中,贝克、汤凯、火凤凰、红宝石、猎狗5号、野马二代、艾瑞3号的叶片相对含水量,草坪质量,超氧化物歧化酶和过氧化氢酶活性下降幅度显著低于快乐岛、阿帕奇、阿拉比亚、三丰(P<0.05),其叶片相对电导率和丙二醛含量上升幅度也较低,说明干热胁迫对快乐岛、阿帕奇、阿拉比亚、三丰的伤害较其他品种大。层次聚类分析后,高羊茅21个品种大致被分为3个抗旱抗热级别,即贝克、汤凯、火凤凰、红宝石、猎狗5号、野马二代、艾瑞3号为相对抗旱抗热类群,交战2号、特飒、滨狗、凌志、澳格、佳美、警犬,美洲豹3号、沙漠王子、追寻者为中等抗旱抗热类群,快乐岛、阿帕奇、阿拉比亚、三丰为相对敏感类群。

基于热图和聚类分析的毛冬青18种无机元素间的相关性研究

采用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定毛冬青中18种无机元素(Al、Ti、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Zn、Zr、Ba、Sn、Sb、Pb、Cu、Cd、As、Hg),并进行热图和聚类分析。样品经微波消解处理后,以Ge、In、Sc元素为内标,以黄芩标准物质作为质控标准物质,采用ICP-MS对8批不同来源的毛冬青中的18种无机元素进行测定。各元素线性关系良好,相关系数(r)均大于0.999 0,仪器检出限为0.020-106.6 39 mg/kg,方法检出限为0.002-10.66 4 mg/kg,加样回收率为82.4%-110.8%,相对标准偏差为0.67%-2.98%。8批毛冬青样品中Mn、Fe、Zn、Ba结果较高,Sb、Sn、Zr、As、Hg较低。通过聚类分析结果可见毛冬青所含18种无机元素含量存在显著的地区差异。该方法简便,灵敏度高,适用于毛冬青中无机元素的测定。本文对考察毛冬青药材有效性及安全性提供了一定帮助。

夏季高温对不同草地早熟禾品种坪用质量的影响

以9个草地早熟禾Poa pratensis品种为材料,夏季在南京田间观测了各品种的草坪盖度、密度、表观质量、SPAD值和叶宽变化动态,实验室测定了叶片含水量和质膜透性。结果表明,随着夏季高温伏旱强度的增加和持续时间的延长,各品种的草坪盖度、密度、综合质量、SPAD值、叶片组织含水量均持续显著下降,叶片质膜透性变大,叶片宽度变化并不显著。通过层次聚类分析,供试的9个草地早熟禾品种对高温的反应可分为3类,第1类是Park和Bluemoon,耐热性弱;第2类是Total、Award、America、Nuglade和Liberator,耐热性中等;第3类是Barrister和Nudesting,耐热性强。

牛栏江污染物源解析与空间差异性分析

牛栏江-滇池补水是缓解滇池生态用水短缺的重要工程,对牛栏江流域主要污染源与空间差异性的识别分析,将有助于进一步改善牛栏江的水质.采用CFA(对应分析)对牛栏江流域污染源进行解析识别,结果表明流域内TN、NH3-N(氨氮)等污染物主要来源于嵩明县境内,TP、氟化物等污染物主要来源于寻甸县境内.在CFA分析的基础上,采用HCA(层次聚类分析)和SOM(自组织映射神经网络)对4个监测点、10种污染物指标进行分析,以识别空间分布的差异性和相似性,并且评价各指标的空间分布特征及监测点代表性.结果表明:4个监测点中,TP、氟化物、砷化物、Vph(挥发酚)在寻甸县境内的七星桥污染最严重;TN、NH3-N在牛栏江上游嵩明县境内的四营污染最重.结合流域污染负荷调查可知,寻甸县的磷负荷最大,占流域总负荷的58.73%,七星桥的TP污染贡献大于其他3个监测点,与七星桥TP污染最为严重相符合.该研究结果可为牛栏江流域实施进一步的分段治理提供决策支撑.

棉花品种耐热性分析及鉴定指标筛选

为比较不同棉花品种花铃期耐热性,筛选耐热鉴定指标,构建棉花耐热性数学评价模型,本研究以13个陆地棉品种为试验材料,在花铃期模拟高温热害,调查花柱长度、衣分、孕籽率、单铃重、成铃率和花药散粉率,构建耐热系数,运用主成分、聚类和逐步回归等分析方法进行耐热性综合评价。结果表明,通过主成分分析将6个单项农艺指标转化为4个相互独立的综合指标,通过聚类分析将13个棉花品种按照耐热性强弱划分为3类,通过逐步回归构建棉花花铃期耐热性评价模型:D=0.145+0.180x1+0.400x3+0.229x4+0.125x5+0.095x6,筛选出散粉率、衣分、孕籽率、单铃重、成铃率等5个耐热性鉴定指标。本研究结果为棉花耐热种质资源鉴定及新品种选育提供了参考依据。

基于SOM模型的乌梁素海夏季水质状况聚类研究

湖泊富营养化的预防与治理已经成为了世界性的难题。湖泊富营养化评价是湖泊治理的基础,可以为治理工作提供科学的依据。本文利用自组织特征映射网络模型对干旱区草型浅水湖泊——乌梁素海的水环境状况进行了聚类分析研究,并与层次聚类分析法进行了综合比较。结果表明,两种方法得出的结果相似度较高,均能反映实际情况。最后综合分析两种方法的计算结果,得出能够客观、清晰地反映乌梁素海水环境现状的分类结果。为乌梁素海富营养化的综合治理提供了合理、科学的依据。SOM网络操作过程简单易行,只需将相关数据提供给网络,网络就会通过自身训练、学习、竞争,最后输出相应的分类数目及对应的分类结果。研究表明,SOM网络是分析水环境状况的一种快捷、简便的分析工具。

微波消解-ICP-MS法测定10种鲜食梨中矿质元素及评价

为比较我国10种主栽品种鲜食梨矿质元素的差异,采用微波消解-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法进行8种矿质元素(钠、镁、钾、钙、锰、铁、铜、锌)的测定,通过相关性分析、聚类分析热图、主成分分析进行了综合评价。结果表明:不同品种鲜食梨中矿质元素差异明显,变异系数范围比较大为:21.2%~96.2%之间,各矿质元素平均含量高低为钾(K)>镁(Mg)>钠(Na)>钙(Ca)>铁(Fe)>锰(Mn)>铜(Cu)>锌(Zn);相关分析表明,钙元素和锰元素之间存在极为显著正相关;聚类分析热图表明10种资源梨可以划分为3大类;利用主成分分析提取了4个主成分,建立了综合评价模型,综合评分由高到底依次为:‘丰水梨’、‘南国梨’、‘香梨’、‘丑梨’、‘水晶梨’、‘茄梨’、‘秋月梨’、‘皇冠梨’、‘雪花梨’、‘蜂蜜脆梨’。

室内位置轨迹的聚类与可视化

室内移动对象轨迹数据分析是商铺促销、室内空间规划、广告竞价等具有重要商业价值的应用基础,在公共安全、应急方案中也是必不可少的部分,近年来越来越受到研究者的重视。为了实现室内移动对象轨迹聚类分析,本文提出了一种将DBSCAN聚类算法与可视化相结合的综合分析方法。首先利用DBSCAN算法对某商场大厦内采集的基于手机Wi Fi信息的室内轨迹数据进行聚类处理;然后对得到的聚类成果和信息进行分析,为该商场的布局规划和店铺调整等提供一定的参考信息;最后,对该商场大厦的室内轨迹数据进行热度图可视化展示,并将展示效果与聚类结果进行对比,相互验证。

自组织人工神经网络在矿区沉积物分类中的应用

以Matlab平台为基础,利用神经网络工具箱构建了自组织神经网络,对已知沉积相的安徽宿南等矿区的19组样本进行SOM分类,并与系统聚类分类结果进行比较;指出在无监督分类粒度分析中,SOM方法分类操作过程简便易行,具有残缺自动识别能力,分类结果惟一,可以在沉积物成因分类中应用。

大豆品种(系)耐热性鉴定及分级评鉴

为探讨大豆耐热性评价方法,对大豆进行耐热性鉴定,筛选耐热性分级评鉴指标,以国内外155份大豆品种(系)为材料,设置开花期和鼓粒期两个时期,分别于智能温室进行高温处理12d(40±2℃,9∶00-16∶00/d),以室外自然环境温度为对照。成熟期调查百粒重(X_1)、单株粒重(X_2)、单株荚重(X_3)等13项性状。根据各项性状耐热系数,通过主成分、隶属函数、聚类分析及逐步回归分析对大豆进行耐热性评价和分级鉴定指标筛选。结果表明,通过主成分分析将13个单项指标转化为6个综合指标,经隶属函数分析得出品种(系)开花期和鼓粒期耐热综合评价值D,分别对其进行聚类分析,155份大豆品种(系)在两个处理时期下均被分为6个类型,分别为强耐热型I、耐热型II、中度耐热型III、中度敏感型IV、敏感型V、极敏感型VI。两个处理时期综合评价值D呈极显著相关(r=0.262**),具有一定的一致性。综合两个处理时期鉴定结果,筛选到4个耐热品种(系)和63个热敏感品种(系),同时通过逐步回归分析筛选出百粒重、单株荚重、每荚粒数、茎粗、主茎节数、节间长度、蛋白质含量共7个开花期耐热性的鉴定指标和单株粒重、单株荚重、单株荚数、每荚粒数、地上部干物重、株高、节间长度共7个鼓粒期耐热性的鉴定指标。

不同工艺核桃油挥发性物质比对及关键香气成分表征

以有机溶剂浸提法和压榨法(冷榨和不同烘烤处理的热榨)制备的核桃油为研究对象,通过顶空-气相色谱-质谱联用仪测定其挥发性物质构成,结合相对气味活度值(relative odor activity value,ROAV)、主成分分析(principal component analysis,PCA)和聚类热图的计算分析明确核桃油中的关键香气成分构成差异,以期为核桃油风味品质控制提供理论依据。结果表明不同工艺核桃油样品的挥发性物质构成存在显著差异性(P<0.05),11个核桃油样品中共鉴定出92种挥发性物质,主要包括醛类、烃类、醇类和含氧杂环类,其中压榨核桃油中反-2-庚烯醛(21.00%~28.61%)、正己醛(15.09%~20.72%)和顺-2-辛烯(9.77%~16.28%)相对含量较高,而有机溶剂浸提核桃油中正己醛(35.79%)、反-2-庚烯醛(13.46%)和戊醛(11.79%)相对含量较高。结合ROAV计算和PCA确定壬醛(油脂、柑橘和青草味)、反-2-壬醛(黄瓜、油脂、青草味)、反,反-2,4-癸二烯醛(油炸、蜡、油脂味)和1-辛烯-3-醇(蘑菇味)是核桃油中的关键香气成分。通过挥发性物质聚类热图分析发现不同工艺核桃油样品之间色差较大,表明基于挥发性物质进行不同工艺制备核桃油的区分判别具有可行性。

基于PCA的高维多目标优化可视化方法

高维多目标优化问题的高维解集由于目标和解的个数众多,对其可视化较为困难。针对上述问题,结合降维和非降维数据分析技术,提出一种高维多目标优化的可视化方法。该方法对高维多目标算法运行后的一组解集进行预处理,运用主成分分析方法分析数据特征,获取转换后的数据及其对应的贡献率。按照贡献率由大到小的顺序调整转换后的数据列顺序;利用主成分贡献率求解转换后数据的行间距离,运行分级聚类算法并对转换后的数据按行排序,重新组织数据,将最终的结果用热图显示。实验结果表明,该方法既能使用户明确转换后每个目标所占的贡献率,又能取得较满意的视觉效果,便于用户理解数据的整体分布并做出决策。