魏颖琪
- 作品数：3 被引量：39H指数：3
- 供职机构：南京财经大学食品科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程农业科学理学更多>>
- 谷物霉菌挥发性物质的电子鼻与GC-MS检测研究被引量：17
- 2016年
- 为建立粮食受霉菌污染的快速检测方法,本研究利用电子鼻与气相色谱质谱联用(GC-MS)技术对6种谷物中常见霉菌在不同生长阶段(1、2、5、13 d)的特征挥发性气味物质进行了检测分析。GC-MS结果显示不同霉菌的挥发性物质成分存在差异,且在生长后期差异更加显著。基于电子鼻信号的主成分分析(PCA)法能够有效区分生长中后期(5、13 d)不同菌属的霉菌样品。线性判别分析(LDA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型对黄曲霉类、寄生曲霉类和青霉类样品的整体判别正确率分别达到100%和97.4%。结果表明,运用电子鼻与GC-MS技术对粮食霉菌污染情况进行快速鉴定具有一定可行性。
- 沈飞吴启芳魏颖琪都立辉唐培安
- 关键词：霉菌污染电子鼻
- 基于电子鼻技术的糙米黄曲霉毒素污染快速检测方法研究被引量：22
- 2017年
- 为验证电子鼻技术用于粮食真菌毒素污染快速检测的可行性,本研究利用Fox3000型电子鼻对受黄曲霉毒素侵染的糙米样品的挥发性物质进行了检测分析,建立了电子鼻响应信号与黄曲霉毒素水平的相关关系模型。结果显示,偏最小二乘判别分析(PLS-DA)法可较好区分不同黄曲霉毒素含量水平的糙米样品,模型的留一交互验证正确率高于80%。PLS回归分析显示电子鼻响应信号与糙米中黄曲霉毒素B_1、B_2、G_1、G_2及总量之间呈现较高相关性,其中对黄曲霉毒素B1的预测精度最高,预测相关系数和均方根误差分别达到0.808和127.3μg/kg。进一步,通过对电子鼻各气体传感器响应信号的载荷分析确定了各传感器贡献率的差异,结合气相色谱-质谱联用(GC-MS)技术揭示了受黄曲霉毒素污染糙米样品的挥发性组分的变化主要体现在酮醛类、醇类、芳香烃类和烷烃类上。结果表明,利用电子鼻对糙米的黄曲霉毒素污染的快速检测具有一定可行性,为粮食真菌毒素污染的早期预警提供一种新思路和新方法。
- 沈飞吴启芳姜大峰魏颖琪唐培安刘兵宋伟
- 关键词：糙米黄曲霉毒素电子鼻偏最小二乘回归
- 基于光谱和气味特征信息的霉变大米无损检测被引量：4
- 2018年
- 为快速鉴定大米霉变程度,本研究运用近/中红外光谱和电子鼻分析技术,建立了大米有害霉菌侵染种类与霉变程度的同步识别方法。首先,将4种谷物中常见有害霉菌分别接种在灭菌大米样品上,将样品于28℃和80%RH环境条件下储藏10 d。其次,样品从接种霉菌起,选取时间节点0、2、4、7、10 d,获得其近/中红外光谱和电子鼻气味特征信息。结果显示,受不同霉菌侵染大米样品的光谱和气味整体信息存在差异,到储藏后期差异更加显著。结合主成分分析和线性判别分析法,近/中红外光谱和电子鼻对受不同霉菌侵染大米样品的整体识别率分别为86.0%、86.0%、92.0%。大米霉变程度随储藏时间逐渐加深,近/中红外光谱和电子鼻对感染单一霉菌样品霉变程度的判别正确率达97.5%、98.75%、100%,多种霉菌感染的判别正确率为80.0%、87.5%、95.0%。结果表明,利用光谱和气味特征信息实现大米霉变的快速检测具有可行性,电子鼻在霉变大米特征挥发性气味的识别方面更具优势。
- 沈飞沈飞刘潇张斌赵天霞魏颖琪
- 关键词：大米电子鼻
