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国家自然科学基金(31301482)

作品数:8 被引量:85H指数:6
相关作者:沈飞吴启芳宋伟唐培安魏颖琪更多>>
相关机构:南京财经大学南京林业大学山东省疾病预防控制中心更多>>
发文基金:国家自然科学基金公益性行业科研专项江苏省高校自然科学研究项目更多>>
相关领域:轻工技术与工程农业科学理学更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 6篇轻工技术与工...
  • 5篇农业科学
  • 3篇理学

主题

  • 4篇电子鼻
  • 3篇毒素
  • 3篇霉菌
  • 2篇曲霉毒素
  • 2篇霉菌污染
  • 2篇花生
  • 2篇黄曲霉
  • 2篇黄曲霉毒素
  • 2篇挥发性
  • 2篇挥发性物质
  • 2篇光谱
  • 2篇红外
  • 2篇红外光
  • 2篇红外光谱
  • 2篇GC-MS
  • 2篇糙米
  • 1篇电子鼻技术
  • 1篇毒素污染
  • 1篇真菌
  • 1篇真菌毒素

机构

  • 8篇南京财经大学
  • 2篇南京林业大学
  • 2篇山东省疾病预...

作者

  • 7篇沈飞
  • 5篇吴启芳
  • 3篇唐培安
  • 3篇宋伟
  • 2篇姜大峰
  • 2篇刘鹏
  • 2篇蒋雪松
  • 2篇邵小龙
  • 2篇刘兵
  • 2篇魏颖琪
  • 1篇许林云
  • 1篇都立辉
  • 1篇周宏平
  • 1篇万忠民

传媒

  • 3篇中国粮油学报
  • 1篇农业工程学报
  • 1篇食品科学
  • 1篇安徽农业科学
  • 1篇光谱学与光谱...
  • 1篇食品安全质量...

年份

  • 1篇2019
  • 2篇2017
  • 3篇2016
  • 2篇2014
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于电子鼻的花生有害霉菌种类识别及侵染程度定量检测被引量:22
2016年
针对花生霉变传统分析方法操作繁琐、时效性差等不足,该研究拟利用电子鼻气体传感技术建立起花生有害霉菌污染的快速检测方法。辐射灭菌花生籽粒分别接种5种谷物中常见有害霉菌(黄曲霉3.17、黄曲霉3.395 0、寄生曲霉3.395、寄生曲霉3.012 4和赭曲霉3.648 6),并于26℃、80%相对湿度条件下储藏9 d至严重霉变。利用电子鼻气体传感器获取不同储藏时期(0、3、6、9 d)花生样品的整体挥发性气味信息。最后,结合多元统计分析方法对电子鼻传感器响应信号进行特征提取,建立了花生中有害霉菌污染程度的定性定量分析模型。结果显示,主成分分析法(principal component analysis,PCA)可成功区分不同霉菌侵染程度的花生样品,线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)模型对样品不同储藏天数判别的准确率均达到或接近100%。花生中菌落总数的偏最小二乘回归分析(partial least squares regression,PLSR)模型的预测决定系数和预测相对均方根误差分别达到0.814 5和0.244 0 lg(CFU/g)。结果表明,应用电子鼻技术快速检测储藏期间花生霉变状况具有一定可行性,可为利用气味信息实现粮食霉菌污染的在线监测提供理论参考。
沈飞刘鹏蒋雪松邵小龙万忠民宋伟
关键词:农作物特征提取电子鼻花生
糙米中黄曲霉毒素B_1的ATR-FTIR快速测定被引量:2
2016年
拟建立基于衰减全反射-傅里叶变换红外光谱(attenuated total reflectance-Fourier transform infrared spectroscopy,ATR-FTIR)的糙米中微量黄曲霉毒素B1(aflatoxin B1,AFB1)的快速检测方法。首先将16份糙米样品经辐射灭菌后接种产毒菌株并在适宜条件下(28℃、相对湿度85%)贮藏30 d,测定其AFB1含量。其次将受AFB1污染样品磨粉后与空白糙米样品按质量比例进行精确混合,获得AFB1含量在0-890.20μg/kg内的糙米样品共计128份。ATR-FTIR建模分析结果显示,依据AFB1含量高低将样品划分为4类,临近算法判别分析模型的预测整体正确率达到83.3%。运用偏最小二乘回归分析建立的定量模型精度最优,预测相关系数、均方根误差和相对分析误差值分别为0.970、70.8μg/kg和4.0。结果表明,ATR-FTIR技术用于糙米黄曲霉毒素污染程度的快速分析与筛选具有一定可行性,但需进一步研究来提升对低AFB1含量样品的预测精度。
沈飞吴启芳唐培安邵小龙姜大峰
关键词:糙米
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
谷物霉菌挥发性物质的电子鼻与GC-MS检测研究被引量:1
2019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GC-MS
粮食工程专业现状与教学实践改革探讨被引量:8
2014年
主要介绍了粮食工程专业的现状,并针对学科发展所面临的问题,以提高学生的综合素质,培养学生的创新精神和实践能力为目标,探讨了粮食工程学科的教学与实践改革方法,以努力提升粮食工程专业的实践教学质量,为国家粮食行业培养更多更好的人才。
沈飞
关键词:教学改革
粮食真菌毒素污染的无损检测方法研究进展被引量:10
2014年
粮食种植、加工和储运过程易受真菌毒素污染,严重威胁人畜健康。然而,目前传统的真菌毒素检测方法存在过程繁琐、时效性差或灵敏度低等缺点,难以满足现场快速准确检测的需要,日益成为制约粮食质量安全的瓶颈。现代无损检测技术作为一种新兴的检测技术,可以在不破坏样品的情况下对其进行质量评价,是粮食品质在线、实时检测的一个重要发展方向,在粮食真菌毒素污染的快速分析方面具有巨大的应用潜力。本文重点综述了近红外光谱、高光谱图像、电子鼻等典型无损检测技术在粮食真菌毒素污染检测分析中的最新研究进展,讨论了各种技术的优点及限制因素,并对其应用前景进行了展望。
沈飞吴启芳刘兵刘兵
关键词:真菌毒素无损检测
近红外光谱技术的花生产毒霉菌侵染快速检测被引量:15
2017年
为了能够快速、无损地评价花生的质量,确保储藏与食用安全,开发了一种基于近红外光谱技术的花生产毒霉菌污染程度的定性定量分析方法。首先对经过Co-60强辐射杀菌后的新鲜花生样品分别接种谷物中五种常见产毒霉菌(黄曲霉3.17、黄曲霉3.3950、寄生曲霉3.395、寄生曲霉3.0124、赭曲霉3.6486),并于适宜条件下(26℃、RH 80%)储藏9d。其次,利用近红外光谱仪采集了不同时期花生样品在12 000~4 000cm-1波段范围内的漫反射光谱,运用主成分分析(PCA)、判别分析(DA)和偏最小二乘回归(PLSR)建立了分析模型。结果显示,接种不同霉菌的样品随着储藏时间的延长均能得到有效区分,DA模型对储藏0,3,6与9d花生的感染单一霉菌和多种霉菌的总体判别正确率分别达到100%和99.17%,PLSR模型对样品中的菌落总数的预测结果为:有效决定系数(R2P)为0.874 1、交互验证均方根误差(RMSECV)为0.276Log CFU·g-1,剩余预测偏差(RPD)为1.92。结果表明,近红外光谱技术可以作为一种可靠的分析方法对花生受霉菌侵染的状况进行快速分析,从而确保贮藏期间花生的质量安全。
刘鹏蒋雪松沈飞吴启芳许林云周宏平
关键词:近红外光谱花生
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