【摘 要】
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对谷物中有害真菌污染的快速分析仍然是一个重大挑战.为了实现这一目标,将电子鼻(E-nose)和顶空固相微萃取与气相色谱一质谱联用(HS-SPME-GC-MS)作为本研究中快速鉴定感
【机 构】
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南京财经大学食品科学与工程学院/江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心/江苏高校粮油质量安全控制及深加工重点实验室 南京 210023
【出 处】
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中国食品科学技术学会第十四届年会暨第九届中美食品业高层论坛
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对谷物中有害真菌污染的快速分析仍然是一个重大挑战.为了实现这一目标,将电子鼻(E-nose)和顶空固相微萃取与气相色谱一质谱联用(HS-SPME-GC-MS)作为本研究中快速鉴定感染5种曲霉菌稻米的工具.本研究中.结合多变量统计分析,电子鼻和HS-SPME-GC-MS方法可以有效地分类霉变程度.电子鼻传感器最大响应值的变化表明稻米霉变过程中LY2/gCT(烃类),LY2/G(醇类)和LY2/LG(氯,氟,氮氧化物)传感器较为敏感,这和HS-SPEM-GC-MS的结果相符合.霉变稻米的挥发性化合物主要由烃类,杂环类化合物,酮类,酯类为主.使用偏最小中国食品科学技术学会第十四届年会暨第九届中美食品业高层论坛摘要集二乘回归(PLSR)模型,通过电子鼻(Rp2=0.804,RPD=2.154)完成稻米霉菌计数的量化.这项工作表明,它具有使用E-nose和HS-SPME-GC-MS整合检测农产品真菌污染的潜力,多技术的数据融合可以显着提高未来的预测效果.
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