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        基于氣相離子遷移譜和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法判別肉的種類

        2019-08-07 06:32:44吳志遠(yuǎn)王正云陸道禮
        中國(guó)食品學(xué)報(bào) 2019年7期
        關(guān)鍵詞:肉類羊肉牛肉

        陳 通 吳志遠(yuǎn) 王正云 陸道禮 陳 斌*

        (1 江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院 江蘇鎮(zhèn)江212013 2 江蘇農(nóng)牧科技職業(yè)學(xué)院食品科技學(xué)院 江蘇泰州225300)

        食用肉摻假問題在我國(guó)一直屢見不鮮,尤其是牛肉、羊肉等高價(jià)肉的摻假,由于摻假肉利潤(rùn)豐厚,一些不法分子為謀取暴利,不擇手段,在牛肉、羊肉等肉制品中摻雜廉價(jià)肉品[1-3]。當(dāng)前,常見的肉類及其制品的快速檢測(cè)方法主要有:感官鑒定、氣相色譜、高效液相色譜、核磁共振、DNA 分析、近紅外光譜分析、PCR 等[4-7]。然而,任何一種方法都有一定的局限性,多種檢測(cè)器聯(lián)用以及多種檢測(cè)方法聯(lián)合使用則具有單種方式不可比擬的優(yōu)越性[8]。氣相色譜-離子遷移譜方法(Gas chromatographyion mobility spectrometry,GC-IMS)具有無(wú)需任何樣品前處理(無(wú)損)、簡(jiǎn)便、快速、準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn),可推廣應(yīng)用于大多數(shù)復(fù)雜體系構(gòu)成的食品與農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)分析,特別是食品特征風(fēng)味有機(jī)揮發(fā)組分的快速檢測(cè)、識(shí)別等[9]。

        離子遷移譜(Ion mobility spectrometry,IMS)是基于氣相中不同的氣相離子在電場(chǎng)中遷移速度的差異來(lái)對(duì)化學(xué)物質(zhì)進(jìn)行表征的一種分析技術(shù),具有無(wú)需樣品前處理,操作簡(jiǎn)便,快速靈敏的優(yōu)點(diǎn)[10-12]。單一的IMS 分析技術(shù)早在上個(gè)世紀(jì)已廣泛應(yīng)用于毒品、爆炸物、化學(xué)戰(zhàn)劑等軍事安全領(lǐng)域的快速檢測(cè)[13-15]。近年來(lái),IMS 廣泛應(yīng)用于痕量物質(zhì)的快速檢測(cè)。彭麗英等[16]對(duì)白酒中的痕量鄰苯二甲酸質(zhì)進(jìn)行快速篩查;常春艷等[17]使用離子遷移技術(shù)對(duì)食品中的熏蒸劑溴甲烷進(jìn)行快速測(cè)定;馮雪等[18]使用離子遷移譜技術(shù)快速檢測(cè)保健食品中添加的5 型磷酸二酯酶抑制劑;陳軻等[19]使用離子遷移譜對(duì)地溝油進(jìn)行檢測(cè)。然而,IMS 技術(shù)對(duì)復(fù)雜化合物,尤其是食品、農(nóng)產(chǎn)品等復(fù)雜體系,其分析優(yōu)勢(shì)往往受到限制。為了克服IMS 分離效率差的局限性,將IMS 與其它分析儀器聯(lián)用成為新的發(fā)展方向。

        GC-IMS 是氣相色譜 (Gas chromatography,GC)和離子遷移譜兩種技術(shù)的聯(lián)用,其工作原理如圖1所示。樣品中的揮發(fā)性有機(jī)物成分經(jīng)色譜柱預(yù)分離后,直接洗脫至IMS 電離室,進(jìn)行離子遷移分析。IMS 中漂移管在常壓條件下即可進(jìn)行工作,其對(duì)應(yīng)接口方便與GC 等其它分析儀器連接。該聯(lián)用技術(shù)充分發(fā)揮了氣相色譜的高分離性和離子遷移普的高靈敏性,產(chǎn)生長(zhǎng)處相互疊加的分析效果。一方面,離子遷移譜圖通過離子漂移時(shí)間這個(gè)二維信息,使色譜分離后得到的化學(xué)信息更加豐富;另一方面,混合樣品在色譜中進(jìn)行的預(yù)先分離,提高了離子遷移譜信號(hào)響應(yīng)的質(zhì)量。氣相色譜與離子遷移譜聯(lián)用達(dá)到互利互惠的效果,得到的數(shù)據(jù)適合進(jìn)行更高級(jí)的數(shù)據(jù)分析。

        圖1 GC 與IMS 構(gòu)成的二維分離系統(tǒng)Fig.1 Two-dimensional separation system consisting of GC and IMS

        主成分分析 (Principal component analysis,PCA)是一種多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),它是一種降維或者將多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的方法,目的在于簡(jiǎn)化數(shù)據(jù),揭示變量間的關(guān)系,轉(zhuǎn)換后的新變量可進(jìn)一步進(jìn)行聚類分析、判別分析等[20]。本試驗(yàn)基于GC-IMS 分析技術(shù)對(duì)常見的牛肉、羊肉和雞肉的揮發(fā)性成分進(jìn)行分析檢測(cè),結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,運(yùn)用主成分分析方法和線性判別分析(Linear discriminant analysis,LDA)方法對(duì)獲得的三維指紋圖譜進(jìn)行分析處理,旨在建立一種快速、無(wú)損、準(zhǔn)確且實(shí)用性強(qiáng)的肉類鑒別方法,探索摻假肉問題新的檢測(cè)手段,拓展GC-IMS 的應(yīng)用領(lǐng)域,具有一定的實(shí)際應(yīng)用意義。

        1 材料與方法

        1.1 試驗(yàn)材料

        冷凍肉(-18 ℃凍藏),山東濟(jì)南臨邑縣各超市。其中牛肉樣品20 個(gè),羊肉樣品14 個(gè),雞肉樣品25 個(gè),用保鮮膜封裝后運(yùn)回實(shí)驗(yàn)室,去離子水解凍。使用電子天平稱取1 g 左右待測(cè)樣品于頂空進(jìn)樣瓶中,并用磁帽進(jìn)行封裝,于常溫下(約25℃)靜置待測(cè)。

        1.2 儀器與設(shè)備

        FlavourSpec 1H1-00053 型氣相色譜-離子遷移譜,德國(guó)G.A.S 公司,配備CTC CombiPAL 自動(dòng)頂空進(jìn)樣裝置;CLOT 毛細(xì)管柱(30 m×0.25 mm×0.5 μm),德國(guó)CS-Chromatographie Service GmbH公司;20 mL 頂空進(jìn)樣瓶、密封磁帽,浙江哈邁科技有限公司;卷曲機(jī)扳手,德國(guó)G.A.S 公司;BCD-213KDZ 型冰箱,新飛電器有限公司;AL204 電子天平,梅特勒-托利多儀器有限公司。

        1.3 檢測(cè)條件

        前期通過預(yù)試驗(yàn)確定GC-IMS 檢測(cè)條件的主要參數(shù)見表1。

        表1 GC-IMS 檢測(cè)參數(shù)Table 1 Detection parameters of GC-IMS

        1.4 數(shù)據(jù)處理

        通過GC-IMS 自帶的IMScontrol TFTP-Server 軟件進(jìn)行三維指紋圖譜的采集,使用GC-IMS自帶的LAV 2.0.0 軟件和Matlab 2015b (美國(guó)Mathworks)進(jìn)行綜合分析。

        使用LAV 對(duì)譜圖進(jìn)行RIP (Reactive ion peak)標(biāo)準(zhǔn)化處理,依據(jù)不同樣品對(duì)應(yīng)的特征峰強(qiáng)度變化,選取26 個(gè)特征信息,以特征峰對(duì)應(yīng)的離子強(qiáng)度作為參數(shù)變量,使用Matlab 軟件對(duì)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,主要采用主成分分析和線性判別分析兩種方法進(jìn)行分析處理。

        GC-IMS 特征峰選取原則:GC-IMS 三維譜中每一個(gè)特征峰代表一種揮發(fā)性有機(jī)成分,以不同樣品中的特征峰的有無(wú)或者特征峰強(qiáng)度的顯著變化為原則,手動(dòng)選擇并以長(zhǎng)方形標(biāo)記特征峰所在區(qū)域,以該特征峰區(qū)域的峰強(qiáng)度(即特征區(qū)域離子強(qiáng)度的最大值) 作為參數(shù)變量,進(jìn)一步做數(shù)據(jù)分析。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 重復(fù)性檢測(cè)

        試驗(yàn)中,同一個(gè)樣品重復(fù)檢測(cè)8 次,每次重復(fù)測(cè)量時(shí)間間隔為0.5 h,選取三維譜圖中特征峰數(shù)量共9 個(gè),以特征峰對(duì)應(yīng)的峰面積作為變量,借鑒氣相色譜-質(zhì)譜(GC-MS)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),以峰面積的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差(RSD)為指標(biāo),評(píng)價(jià)儀器的重復(fù)性,其結(jié)果如圖2所示。

        圖2 特征峰面積對(duì)應(yīng)的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差Fig.2 Relative standard deviation of characteristic peak area

        由圖2可知,對(duì)應(yīng)特征峰面積RSD 均<15%,故可知該儀器具有良好的重復(fù)性。

        2.2 GC-IMS 三維指紋譜數(shù)據(jù)分析

        分別選取牛肉、雞肉和羊肉各1 個(gè)樣品,進(jìn)行偽三維彩色處理(X 軸為遷移時(shí)間,Y 軸為保留時(shí)間,Z 軸為離子強(qiáng)度)對(duì)比,結(jié)果如圖3所示。

        由圖3可知,從左到右樣品依次為牛肉、雞肉和羊肉的GC-IMS 三維彩色譜圖,通過對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)雞肉中的有機(jī)揮發(fā)性有機(jī)成分明顯多于其它2 種肉類,羊肉次之,牛肉最少。依據(jù)不同肉類中揮發(fā)性有機(jī)成分對(duì)應(yīng)特征峰差異,共選取26 個(gè)特征峰區(qū)域進(jìn)行排序?qū)Ρ龋靡员碚髟擃悩悠沸畔?,每類肉各? 個(gè)樣品以示意,結(jié)果如圖4所示。

        圖3 3 種肉對(duì)應(yīng)的GC-IMS 三維譜Fig.3 GC-IMS spectra of 3 kinds of meat

        圖4 不同肉類的揮發(fā)性有機(jī)成分對(duì)應(yīng)的特征峰對(duì)比庫(kù)Fig.4 Gallery of different kinds of meat with different characteristic peaks

        圖4中X 軸為選取的特征峰標(biāo)識(shí),Y 軸為樣品編號(hào)標(biāo)識(shí),樣品編號(hào)blank1 和blank2 為空白對(duì)照組。由圖4可知,通過選取原始三維圖譜中不同特征峰進(jìn)行簡(jiǎn)單的排列比較就可發(fā)現(xiàn),同類肉因含有共有的揮發(fā)性有機(jī)成分,在特征峰對(duì)比圖庫(kù)中表現(xiàn)出明顯的相似性,不同種肉類則存在明顯的差異,如圖4中的虛線矩形框所標(biāo)識(shí)的區(qū)域a為牛肉樣品,區(qū)域b 為雞肉樣品,區(qū)域c 為羊肉樣品。

        基于圖4中所選特征峰對(duì)應(yīng)的峰強(qiáng)度為特征變量參數(shù),進(jìn)行PCA 分析,選取前3 個(gè)主成分為坐標(biāo)軸,建立可視化模型,結(jié)果如圖5所示。由圖5可知,不同肉類的GC-IMS 特征參數(shù)通過PCA 處理后,可以很好地區(qū)分不同的肉類,3 種常見肉類樣品在圖中均有很好的區(qū)域歸屬,相互之間無(wú)重疊現(xiàn)象。圖6為累計(jì)貢獻(xiàn)率隨主成分個(gè)數(shù)增加的變化趨勢(shì)圖,由圖6可知,前2 個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了97.54%,說(shuō)明提取的信息能夠反映原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息,且基本由第1 主成分決定。由此可以說(shuō)明,PCA 方法能夠很好區(qū)分出牛肉、羊肉和雞肉3 種常見肉類。

        圖5 主成分分析3D 圖Fig.5 3D plot of PCA

        圖6 累計(jì)貢獻(xiàn)率隨主成分?jǐn)?shù)變化圖Fig.6 cumulative contribution rate chart

        為了在二維坐標(biāo)軸上清楚地顯示判別信息,用LDA 分類算法,以PC1 和PC2 為坐標(biāo)軸,對(duì)經(jīng)過PCA 特征降維后的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性分類,其分類結(jié)果如圖7所示。由圖7可知,分類結(jié)果顯示牛肉樣品僅有1 個(gè)樣品分類錯(cuò)誤,誤判為羊肉樣品,正確率為95%,羊肉樣品正確率為100%,雞肉樣品為100%,綜合正確率為98.3%。由此可見,前2 個(gè)主成分能夠代表大部分肉的種類信息,采用LDA方法可以得到很好的分類效果。

        圖7 主成分分析2D 圖和線性判別分析Fig.7 2D plot of PCA and LDA

        3 結(jié)論

        GC-IMS 作為一種新的聯(lián)用技術(shù),充分發(fā)揮了GC 的分離效率和IMS 靈敏度的優(yōu)勢(shì),可應(yīng)用于食品、農(nóng)產(chǎn)品中揮發(fā)性痕量有機(jī)成分的檢測(cè),具有無(wú)需樣品前處理,操作簡(jiǎn)單,快速無(wú)損的優(yōu)點(diǎn)。本試驗(yàn)以GC-IMS 三維指紋譜中的特征峰強(qiáng)度表征樣品中的有機(jī)揮發(fā)性成分信息,建立與肉的種類屬性之間的關(guān)系。結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法,運(yùn)用PCA和LDA 方法建立肉類識(shí)別模型。結(jié)果表明,使用前2 個(gè)主成分得分可達(dá)到98.3%的分類準(zhǔn)確率,表明提取的特征峰信息關(guān)鍵有效。本研究的數(shù)據(jù)分析方法可推廣應(yīng)用到其它類似聯(lián)用分析儀器的三維信息處理中,拓展了GC-IMS 分析技術(shù)在食品領(lǐng)域的應(yīng)用,具有一定實(shí)用價(jià)值。

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